Geographic patterns and environmental correlates of taxonomic and phylogenetic beta diversity for large‐scale angiosperm assemblages in China
Notice bibliographique
Résumé
A full understanding of the origin and maintenance of β‐diversity patterns in a region requires exploring the relationships of both taxonomic and phylogenetic β‐diversity (TBD and PBD, respectively), and their respective turnover and nestedness components, with geographic and environmental distances. Here, we simultaneously investigated all these aspects of β‐diversity for angiosperms in China. Specifically, we evaluated the relative importance of environmental filtering vs dispersal limitation processes in shaping β‐diversity patterns. We found that TBD and PBD as quantified using a moving window approach decreased towards higher latitudes across the whole of China, and their turnover components were correlated with latitude more strongly than their nestedness components. When quantifying β‐diversity as pairwise distances, geographic and climatic distances across China together explained 60 and 53% of the variation in TBD and PBD, respectively. After the variation in β‐diversity explained by climatic distance was accounted for, geographic distance independently explained about 23 and 12% of the variation in TBD and PBD, respectively, across China. Overall, our results suggest that environmental filtering based on climatic tolerance conserved across lineages is the main force shaping β‐diversity patterns for angiosperms in China.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».