Geographic patterns and environmental correlates of phylogenetic relatedness and diversity for freshwater fish assemblages in North America
Notice bibliographique
Résumé
The tropical niche conservatism hypothesis suggests that most groups should be most phylogenetically clustered in cold, dry environments. This idea has been well‐tested in plants and some animal groups, but not for fishes. We assess the geographic patterns of freshwater fish phylogenetic structure and investigate the relationships between these patterns and environmental variables across North America and within two biogeographic realms. Phylogenetic relatedness and diversity of 360 freshwater fish assemblages across North America were quantified with three metrics based on a well‐dated phylogeny, and were related to 15 environmental variables using correlation and regression analyses. Geographically, the data were analyzed for North America as well as for separate biogeographic realms. We found that cold temperatures are the strongest determinant of phylogenetic clustering overall. However, in the arid west, clustering is most pronounced in the driest regions. In eastern North America, phylogenetic clustering increases at higher latitudes, while the reverse is true in western North America. The strongest phylogenetic clustering for freshwater fish assemblages on the continent is found in the most arid, rather than the coldest, climate in North America. Our results highlight that patterns of phylogenetic structure of freshwater fishes in North America are driven by both ecological and evolutionary processes that differ regionally.
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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 ».