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Enregistrement W2111428849 · doi:10.1111/geb.12069

Latitudinal gradients in phylogenetic relatedness of angiosperm trees in <scp>N</scp>orth <scp>A</scp>merica

2013· article· en· W2111428849 sur OpenAlexaff
Hong Qian, Yangjian Zhang, Jian Zhang, Xianli Wang

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhylogenetic treeBiologySpecies richnessCladeNichePhylogenetic diversityEcologyLatitudePhylogeneticsBiodiversityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To test two predictions of the phylogenetic niche conservatism hypothesis for the latitudinal diversity gradient: (1) species in colder regions tend to be more phylogenetically related to each other (i.e. greater phylogenetic clustering) than those in warmer regions, and (2) clades are younger in colder regions. Location N orth A merica. Methods Correlation analysis was used to relate richness, mean clade age and phylogenetic relatedness (measured as phylogenetic species variability and net relatedness index) of angiosperm trees in 1175 regional assemblages (each with 12100 km 2 ) to latitude and minimum temperature. The analysis was conducted for N orth A merica north of M exico as a whole as well as for each of the three longitudinal bands (eastern, central and western) of N orth A merica. Results Species richness and mean clade age are negatively correlated with latitude and positively correlated with minimum temperature. Tree species in regional assemblages tend to be more phylogenetically related (clustered) in regions at higher latitudes with lower temperatures. Main conclusions The results of this study support two of the major predictions of the phylogenetic niche conservatism hypothesis for the latitudinal diversity gradient: species tend to be more phylogenetically clustered and ages of clades tend to be younger in colder regions, compared with those in warmer regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations97
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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