Functional distinctiveness of major plant lineages
Notice bibliographique
Résumé
Summary Plant traits vary widely across species and underpin differences in ecological strategy. Despite centuries of interest, the contributions of different evolutionary lineages to modern‐day functional diversity remain poorly quantified. Expanding data bases of plant traits plus rapidly improving phylogenies enable for the first time a data‐driven global picture of plant functional diversity across the major clades of higher plants. We mapped five key traits relevant to metabolism, resource competition and reproductive strategy onto a phylogeny across 48324 vascular plant species world‐wide, along with climate and biogeographic data. Using a novel metric, we test whether major plant lineages are functionally distinctive. We then highlight the trait–lineage combinations that are most functionally distinctive within the present‐day spread of ecological strategies. For some trait–clade combinations, knowing the clade of a species conveys little information to neo‐ and palaeo‐ecologists. In other trait–clade combinations, the clade identity can be highly revealing, especially informative clade–trait combinations include Proteaceae, which is highly distinctive, representing the global slow extreme of the leaf economic spectrum. Magnoliidae and Rosidae contribute large leaf sizes and seed masses and have distinctively warm, wet climatic distributions. Synthesis. This analysis provides a shortlist of the most distinctive trait–lineage combinations along with their geographic and climatic context: a global view of extant functional diversity across the tips of the vascular plant phylogeny.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».