Floral Color Diversity: How Are Signals Shaped by Elevational Gradient on the Tropical–Subtropical Mountainous Island of Taiwan?
Notice bibliographique
Résumé
Pollinators with different vision are a key driver of flower coloration. Islands provide important insights into evolutionary processes, and previous work suggests islands may have restricted flower colors. Due to both species richness with high endemism in tropical-subtropical environments, and potentially changing pollinator distributions with altitude, we evaluated flower color diversity across the mountainous island of Taiwan in a comparative framework to understand the cause of color diversity. We sampled flower color signaling on the tropical-subtropical island of Taiwan considering altitudes from sea level to 3300 m to inform how over-dispersion, random processes or clustering may influence flower signaling. We employed a model of bee color space to plot loci from 727 species to enable direct comparisons to data sets from continental studies representing Northern and Southern Hemispheres, and also a continental mountain region. We observed that flower color diversity was similar to flowers that exist in mainland continental studies, and also showed evidence that flowers predominantly had evolved color signals that closely matched bee color preferences. At high altitudes floras tend to be phylogenetically clustered rather than over-dispersed, and their floral colors exhibited weak phylogenetic signal which is consistent with character displacement that facilitated the co-existence of related species. Overall flower color signaling on a tropical-subtropical island is mainly influenced by color preferences of key bee pollinators, a pattern consistent with continental studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».