Reconciling topographic and climatic effects on widespread and range‐restricted species richness
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To identify the reasons behind differing geographical species richness patterns of range‐restricted and widespread species. Location The Western Hemisphere. Methods We used regression to determine the strongest environmental predictors of richness for widespread and range‐restricted mammal species in 10,000 km2 quadrats in the continental Americas. We then used range‐placement models to predict the expected correlation between range‐restricted and widespread species richness were they to be determined by identical, random, or contrasting environmental factors. Finally, to determine the reasons underlying deviations from these predictions, we divided the Americas into 5% quantiles based on temperature and topographic heterogeneity and correlated richness of these two assemblages across quantiles – an approach that avoids constraints on statistical testing imposed by low potential for range overlap among range‐restricted species. Results Minimum annual temperature was the strongest predictor of widespread species richness while topographic heterogeneity was the best, although weak, predictor of range‐restricted species richness in conventional regression analysis. Our models revealed that the observed correlation between range‐restricted and widespread species richness was similar to what would be observed if both range‐restricted and widespread species richness were determined by temperature. Patterns of range‐restricted and widespread species richness were highly correlated across temperature quantiles, but range‐restricted species uniquely showed an increasing pattern across heterogeneity quantiles. Main conclusions Species richness gradients among range‐restricted species differ from those of widespread species, but not as extensively or for the reasons reported previously. Instead, these assemblages appear to share some but not all underlying environmental determinants of species richness. Our new approach to examining species richness patterns reveals that range‐restricted and widespread species richnesses share a common response to temperature that conventional analyses have not previously revealed. However, topographic heterogeneity has assemblage‐specific effects on range‐restricted species.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».