Productivity begets less phylogenetic diversity but higher uniqueness than expected
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The positive effect of primary productivity on animal species richness is one of the most conspicuous ecological features on Earth. However, less is known about the relationship between ecosystems primary productivity and the evolutionary history of biota. Here, we analyse how global primary productivity relates to the phylogenetic structure of vertebrate assemblages, and to the distribution of the most distinct lineages and recently diversified clades. Location Global. Taxon Amphibians, birds and mammals. Methods We calculated relative phylogenetic diversity (i.e. phylogenetic diversity corrected for species richness), standardized effect size of the richness of top 25% evolutionary distinct species and of top 25% species‐level lineage diversification rates. We related these three metrics to mean net primary productivity (NPP) at the global scale, and for each zoogeographic region. We also tested the influence of the spatial scaling of species pool on the overall analyses (global, hemispheric and zoogeographic regions‐based species pools). Results Phylogenetic diversity (corrected for species richness) of the three taxa decreases with NPP (in contrast with species richness) and varies considerably in space. High productivity sites harbour more closely related species than low productivity sites consistently across zoogeographic zones. However, the phylogenetically most distinct species are also found in high productivity sites, while the top most rapidly diversifying lineages are found in the least productive sites. Modifying the spatial extent of the species pool did not affect the results much. Conclusions Benign conditions in high productivity sites (a) result in denser niche packing and thus allow for the coexistence of many closely‐related species and (b) protect the persistence of evolutionary distinct species. Low productivity sites may harbour fewer, more distinct and temporarily more variable niches that allow maintenance of unique lineages for longer periods of time.
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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 | 0,000 |
| 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 ».