Phylogenetic diversity patterns in Himalayan forests reveal evidence for environmental filtering of distinct lineages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large‐scale environmental gradients have been invaluable for unraveling the processes shaping the evolution and maintenance of biodiversity. Environmental gradients provide a natural setting to test theories about species diversity and distributions within a landscape with changing biotic and abiotic interactions. Elevational gradients are particularly useful because they often encompass a large climatic range within a small geographical extent. Here, we analyzed tree communities in plots located throughout Arunachal Pradesh, a province in northeast India located on the southern face of the Eastern Himalayas, representing one of the largest elevational gradients in the world. Using indices of species and phylogenetic diversity, we described shifts in community structure across the landscape and explored the putative biotic and abiotic forces influencing species assembly. As expected, species richness and phylogenetic diversity decreased with increasing elevation; however, contrary to predictions of environmental filtering, species relatedness did not show any clear trend. Nonetheless, patterns of beta diversity (both taxonomic and phylogenetic) strongly suggest lineage filtering along the elevational gradient. Our results may be explained if filtering is driving the assembly of species from distinct evolutionary lineages. New metrics exploring community contributions to regional taxonomic and phylogenetic beta diversity provided additional evidence for the persistence of unique communities at high elevations. We suggest that these patterns may be consistent with filtering on glacial relicts, part of once more diverse clades with convergent traits suited to climates at the last glacial maximum, resulting in random or over‐dispersed community assemblages at high elevations. We propose that these high‐elevation sites with evolutionarily distinct species represent possible regions for conservation priority that may provide refugia for species threatened by current warming trends.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».