The mismatch in distributions of vertebrates and the plants that they disperse
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about how mutualistic interactions affect the distribution of species richness on broad geographic scales. Because mutualism positively affects the fitness of all species involved in the interaction, one hypothesis is that the richness of species involved should be positively correlated across their range, especially for obligate relationships. Alternatively, if mutualisms involve multiple mutualistic partners, the distribution of mutualists should not necessarily be related, and patterns in species distributions might be more strongly correlated with environmental factors. In this study, we compared the distributions of plants and vertebrate animals involved in seed‐dispersal mutualisms across the United States and Canada. We compiled geographic distributions of plants dispersed by frugivores and scatter‐hoarding animals, and compared their distribution of richness to the distribution in disperser richness. We found that the distribution of animal dispersers shows a negative relationship to the distribution of the plants that they disperse, and this is true whether the plants dispersed by frugivores or scatter‐hoarders are considered separately or combined. In fact, the mismatch in species richness between plants and the animals that disperse their seeds is dramatic, with plants species richness greatest in the in the eastern United States and the animal species richness greatest in the southwest United States. Environmental factors were corelated with the difference in the distribution of plants and their animal mutualists and likely are more important in the distribution of both plants and animals. This study is the first to describe the broad‐scale distribution of seed‐dispersing vertebrates and compare the distributions to the plants they disperse. With these data, we can now identify locations that warrant further study to understand the factors that influence the distribution of the plants and animals involved in these mutualisms.
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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 ».