The regional species richness and genetic diversity of<scp>A</scp>rctic vegetation reflect both past glaciations and current climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim TheArctic has experienced marked climatic differences between glacial and interglacial periods and is now subject to a rapidly warming climate. Knowledge of the effects of historical processes on current patterns of diversity may aid predictions of the responses of vegetation to future climate change. We aim to test whether plant species and genetic diversity patterns are correlated with time since deglaciation at regional and local scales. We also investigate whether species richness is correlated with genetic diversity in vascular plants. Location Circumarctic. Methods We investigated species richness of the vascular plant flora of 21 floristic provinces and examined local species richness in 6215 vegetation plots distributed across theArctic. We assessed levels of genetic diversity inferred from amplified fragment length polymorphism variation across populations of 23 commonArctic species. Correlations between diversity measures and landscape age (time since deglaciation) as well as variables characterizing current climate were analysed using spatially explicit simultaneous autoregressive models. Results Regional species richness of vascular plants and genetic diversity were correlated with each other, and both showed a positive relationship with landscape age. Plot species richness showed differing responses for vascular plants, bryophytes and lichens. At this finer scale, the richness of vascular plants was not significantly related to landscape age, which had a small effect size compared to the models of bryophyte and lichen richness. Main conclusion Our study suggests that imprints of past glaciations inArctic vegetation diversity patterns at the regional scale are still detectable today. SinceArctic vegetation is still limited by post‐glacial migration lag, it will most probably also exhibit lags in response to current and future climate change. Our results also suggest that local species richness at the plot scale is more determined by local habitat factors.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».