Phytogeographical Analysis of Seed Plant Genera in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: A central goal of biogeography and ecology is to uncover and understand distributional patterns of organisms. China has long been a focus of attention because of its rich biota, especially with respect to plants. Using 290 floras from across China, this paper quantitatively characterizes the composition of floristic elements at multiple scales (i.e. national, provincial and local), and explores the extent to which climatic and geographical factors associated with each flora can jointly and independently explain the variation in floristic elements in local floras. METHODS: A study was made of 261 local floras, 28 province-level floras and one national-level flora across China. Genera of seed plants in each flora were assigned to 14 floristic elements according to their worldwide geographical distributions. The composition of floristic elements was related to climatic and geographical factors. KEY RESULTS AND CONCLUSIONS: Variations in percentages of cosmopolitan, tropical and temperate genera among local floras tend to be greater at higher latitudes than at lower latitudes. Latitude is strongly correlated with the proportions of 13 of the 14 floristic elements. Correlations of the proportions of floristic elements with longitude are much weaker than those with latitude. Climate represented by the first principal component of a principal component analysis was strongly correlated with the proportions of floristic elements in local floras (|r| = 0.75 +/- 0.18). Geographical coordinates independently explained about four times as much variation in floristic elements as did climate. Further research is necessary to examine the roles of water-energy dynamics, geology, soils, biotic interactions, and historical factors such as land connections between continents in the past and at present in creating observed floristic patterns.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».