Contributions of precipitation and temperature to the large scale geographic distribution of fleshy-fruited plant species: Growth form matters
Notice bibliographique
Résumé
Fruit type, an important reproductive trait, is closely related to reproduction strategy, community dynamics and biotic interactions. However, limited research has explored the geographic distribution of fruit type and the underlying abiotic factors influencing this on a large scale. Here we aim to study large-scale distribution patterns of fleshy-fruited plant species and the most important environmental drivers for different growth forms in utilizing the fruit type and distribution data for over 27000 plant species in China. Results indicated that the proportion of fleshy-fruited species was higher in southeast China, and this pattern was consistent between different growth forms. Overall, the proportion of fleshy-fruited species was higher in wet, warm, and stable environments. Notably, mean annual precipitation had the greatest predictive contribution to woody fleshy-fruited species distributions, but mean annual temperature best predicted the herbaceous fleshy-fruited species distributions. We provide the first map of a large-scale distribution of fleshy-fruited plant species for different growth forms in the northern hemisphere and show that these geographic patterns are mainly determined by contrasting climatic gradients. Recognizing that climate factors have different relationships with different growth forms of fleshy-fruited species advances our knowledge about fruit type and environment. This work contributes to predictions of the global distribution of fleshy-fruited species under future climate change scenarios and provides a reference for continued research on the complex interactions between plants, frugivores and the environment.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».