Do interlinks between geography and ecology explain the latitudinal diversity patterns in Sciuridae? An approach at the genus level
Notice bibliographique
Résumé
The latitudinal gradient theory explains the uneven distribution of taxa richness across the world. We explore this theory using genera of Sciuridae (Mammalia: Rodentia). Distribution data for each genus were obtained from literature and mapped with the WorldMap program. The two hemispheres were subdivided into 23 latitudinal bands of equal area. As the total number of genera in each latitudinal band was influenced by the different available area, data were normalized prior to analyses. Then, genera density of each latitudinal band was correlated with latitude, and the ratio of genera richness of each guild to total genera richness was calculated for each latitudinal band. Total genus density was significantly correlated with flying squirrel density and terrestrial squirrel density in both hemispheres, and these two genera densities were significantly correlated with each other in the northern hemisphere. The guilds showed clear vicariance patterns. The total diversity of genera of Sciuridae was inversely correlated to latitude. The increase of genera towards tropical northern hemisphere was due to the progressive increase of the tree and flying squirrel genera. Change in biomes (tundra vs. forests) is likely responsible for the increase in the tree squirrel component at these latitudes. Overall, our study confirmed assumptions of the latitudinal gradient theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».