Differences in species–area relationships among the major lineages of land plants: a macroecological perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Although the increase in species richness with increasing area is considered one of the few laws in ecology, the role of environmental and taxon‐specific features in shaping species–area relationships ( SAR s) remains controversial. Using 421 land‐plant floras covering continents, continental islands and oceanic islands, we investigate whether variations in SAR parameters can be interpreted in terms of differences among lineages in speciation mode and dispersal capacities ( TAXON ), or of geological history and geographical isolation between continents and islands ( GEO ). Location Global. Methods Linear mixed‐effects models describing variation in SARs , depending on the factors GEO and TAXON and controlling for differences between realms ( REALM ) and biomes ( BIOME ). Results The best random‐effect structure included both random slopes and random intercepts for GEO , TAXON , REALM and BIOME . This accounted for 77% of the total variation in species richness, substantially more than the 27% statistically explained by the model with fixed effects only (i.e. the simple SAR ). The slopes of the SARs were higher for oceanic islands than for continental islands and continents, and higher in spermatophytes than in pteridophytes and bryophytes. The intercepts largely exhibited the reverse trend. TAXON was included in best‐fit models restricted to oceanic and continental islands, but not continents. Analysing each plant lineage separately, the intercept of GEO was only included in the random structure of spermatophytes. Main conclusions SAR parameters varied considerably depending on geological history and taxon‐specific traits. Such differences in SAR s among land plants challenge the neutral theory that the accumulation of species richness on islands is controlled exclusively by extrinsic factors. Taxon‐specific differences in SAR s were, however, confounded by interactions with geological history and geographical isolation. This highlights the importance of applying integrative frameworks that take both environmental context and taxonomic idiosyncrasies into account in SAR analyses.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».