Phylogenetic Patterns of Extinction Risk in the Eastern Arc Ecosystems, an African Biodiversity Hotspot
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need to reduce drastically the rate at which biodiversity is declining worldwide. Phylogenetic methods are increasingly being recognised as providing a useful framework for predicting future losses, and guiding efforts for pre-emptive conservation actions. In this study, we used a reconstructed phylogenetic tree of angiosperm species of the Eastern Arc Mountains - an important African biodiversity hotspot - and described the distribution of extinction risk across taxonomic ranks and phylogeny. We provide evidence for both taxonomic and phylogenetic selectivity in extinction risk. However, we found that selectivity varies with IUCN extinction risk category. Vulnerable species are more closely related than expected by chance, whereas endangered and critically endangered species are not significantly clustered on the phylogeny. We suggest that the general observation for taxonomic and phylogenetic selectivity (i.e. phylogenetic signal, the tendency of closely related species to share similar traits) in extinction risks is therefore largely driven by vulnerable species, and not necessarily the most highly threatened. We also used information on altitudinal distribution and climate to generate a predictive model of at-risk species richness, and found that greater threatened species richness is found at higher altitude, allowing for more informed conservation decision making. Our results indicate that evolutionary history can help predict plant susceptibility to extinction threats in the hyper-diverse but woefully-understudied Eastern Arc Mountains, and illustrate the contribution of phylogenetic approaches in conserving African floristic biodiversity where detailed ecological and evolutionary data are often lacking.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».