Beyond Rapoport's rule: evaluating range size patterns of New World birds in a two‐dimensional framework
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To evaluate Rapoport's rule for New World birds in two‐dimensional geographical space. We specifically test for a topography × climate interaction that predicts little difference in range sizes between lowlands and mountains in cold climates, whereas in the tropics, montane species have narrow ranges and lowland species have broad ranges. Location The western hemisphere. Methods We used digitized range maps of breeding birds to generate mean range sizes in grids of 27.5 × 27.5 km and 110 × 110 km across North and South America. We examined the geographical pattern with respect to range in elevation, mean temperature in the coldest month, their interaction, biome size and continental width, using model II analysis of variance, multiple regression and simple correlation. Results In northern latitudes species have broad ranges in both mountainous and flat areas. However, range sizes in the mountains and lowlands diverge southwards, with the most extreme differences in the tropics. Further, there are minimal differences in range sizes across latitudes in lowlands. The smallest mean ranges occur in the tropical Andes. Mean range sizes in north‐central Canada, Central America and Argentina/Chile are also small, reflecting the narrowing of the continents in these areas. The best regression model explained 51% of the variation in mean range size. Main conclusions The two‐dimensional range size pattern indicates that neither winter temperature nor annual variability in temperature strongly influences the distribution of range sizes directly; rather, climate influences bird range sizes indirectly via effects on habitat size. Also, macroclimate interacts with topographic relief across latitudes, generating sharp mesoscale habitat gradients in tropical mountains but not in high latitude mountains or in lowlands at any latitude. Birds respond to these habitat gradients, resulting in ‘latitudinal’ range size gradients in topographically complex landscapes but not in simple landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,021 | 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 tête enseignante, 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 ».