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Enregistrement W2769583404 · doi:10.1111/ddi.12679

Unravelling the evolutionary origins of biogeographic assemblages

2017· article· en· W2769583404 sur OpenAlexafffund
Barnabas H. Daru, Michelle van der Bank, T. Jonathan Davies

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of JohannesburgInternational Development Research CentreGovernment of Canada
Mots-clésPhylogenetic treeEcologyBiomeThreatened speciesPhylogenetic diversitySpecies richnessEndemismVegetation (pathology)BiologyBiogeographyLineage (genetic)PhylogeneticsGeographyHabitatEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Floristic and faunal diversity fall within species assemblages that can be grouped into distinct biomes or ecoregions. Understanding the origins of such biogeographic assemblages helps illuminate the processes shaping present‐day diversity patterns and identifies regions with unique or distinct histories. While the fossil record is often sparse, dated phylogenies can provide a window into the evolutionary past of these regions. Here, we present a novel phylogenetic approach to investigate the evolutionary origins of present‐day biogeographic assemblages and highlight their conservation value. Location Southern Africa. Methods We evaluate the evolutionary turnover separating species clusters in space at different time slices to determine the phylogenetic depth at which the signal for their present‐day structure emerges. We suggest present‐day assemblages with distinct evolutionary histories might represent important units for conservation. We apply our method to the vegetation of southern Africa using a dated phylogeny of the woody flora of the region and explore how the evolutionary history of vegetation types compares to common conservation currencies, including species richness, endemism and threat. Results We show the differentiation of most present‐day vegetation types can be traced back to evolutionary splits in the Miocene. The woody flora of the Fynbos is the most evolutionarily distinct, and thus has deeper evolutionary roots, whereas the Savanna and Miombo Woodland show close phylogenetic affinities and likely represent a more recent separation. However, evolutionarily distinct phyloregions do not necessarily capture the most unique phylogenetic diversity, nor are they the most species‐rich or threatened. Main conclusions Our approach complements analyses of the fossil record and serves as a link to the history of diversification, migration and extinction of lineages within biogeographic assemblages that is separate from patterns of species richness and endemism. Our analysis reveals how phyloregions capture conservation value not represented by traditional biodiversity metrics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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