Relative importance of water, energy, and heterogeneity in determining regional pteridophyte and seed plant richness in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental variables, such as ambient energy, water availability, and environmental heterogeneity have been frequently proposed to account for species diversity gradients. How taxon‐specific functional traits define large‐scale richness gradients is a fundamental issue in understanding spatial patterns of species diversity, but has not been well documented. Using a large dataset on the regional flora from China, we examine the contrast spatial patterns and environmental determinants between pteridophytes and seed plants which differ in dispersal capacity and environmental requirements. Pteridophyte richness shows more pronounced spatial variation and stronger environmental associations than seed plant richness. Water availability generally accounts for more spatial variance in species richness of pteridophytes and seed plants than energy and heterogeneity do, especially for pteridophytes which have high dependence on moist and shady environments. Thus, pteridophyte richness is disproportionally affected by water‐related variables; this in turn results in a higher proportion of pteridophytes in regional vascular plant floras (pteridophyte proportion) in wet regions. Most of the variance in seed plant richness, pteridophyte richness, and pteridophyte proportion explained by energy is included in variation that water and heterogeneity account for, indicating the redundancy of energy in the study extent. However, heterogeneity is more important for determining seed plant distributions. Pteridophyte and seed plant richness is strongly correlated, even after the environmental effects have been removed, implying functional linkages between them. Our study highlights the importance of incorporating biological traits of different taxonomic groups into the studies of macroecology and global change biology.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».