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Enregistrement W2109987992 · doi:10.1086/368223

A Globally Consistent Richness‐Climate Relationship for Angiosperms

2003· article· en· W2109987992 sur OpenAlexaff
Anthony P. Francis, David J. Currie

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessBody size and species richnessEcologyBiodiversityBiological dispersalClimate changeEvapotranspirationSpatial variabilitySpatial ecologyGeographyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species richness, the simplest index of biodiversity, varies greatly over broad spatial scales. Richness-climate relationships often account for >80% of the spatial variance in richness. However, it has been suggested that richness-climate relationships differ significantly among geographic regions and that there is no globally consistent relationship. This study investigated the global patterns of species and family richness of angiosperms in relation to climate. We found that models relating angiosperm richness to mean annual temperature, annual water deficit, and their interaction or models relating richness to annual potential evapotranspiration and water deficit are both globally consistent and very strong and are independent of the diverse evolutionary histories and functional assemblages of plants in different parts of the world. Thus, effects of other factors such as evolutionary history, postglacial dispersal, soil nutrients, topography, or other climatic variables either must be quite minor over broad scales (because there is little residual variation left to explain) or they must be strongly collinear with global patterns of climate. The correlations shown here must be predicted by any successful hypothesis of mechanisms controlling richness patterns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations587
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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