Patterns of phylogenetic beta diversity measured at deep evolutionary histories across geographical and ecological spaces for angiosperms in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Understanding patterns and drivers of phylogenetic beta diversity in a region is important to understanding the origin and maintenance of the regional species diversity and variation in species diversity between local sites. Here we used a phylogenetic beta diversity metric quantifying deep evolutionary histories to explore geographical and ecological patterns of phylogenetic beta diversity in angiosperm assemblages across China. Location China. Taxon Flowering plants (angiosperms). Methods China was divided into 100 × 100 km grid cells. Species composition in each grid cell was documented. We used a basal‐weighted metric (D pw ) to quantify phylogenetic beta diversity among angiosperm assemblages with two sampling approaches (neighbourhood approach and pairwise approach). D pw was related to latitude and climatic conditions of angiosperm assemblages and to geographical and climatic distances between angiosperm assemblages across China. Results We found that the southeastern portion of China has much higher D pw than the northwestern portion of China. The line of high versus low values of D pw across China is generally consistent with the line of 500‐mm precipitation per year. Our study shows that precipitation is associated with D pw more strongly than temperature, and D pw decreases with latitude, particularly in the eastern part of China. Main conclusions The emergence of the observed pattern of basal‐weighted phylogenetic beta diversity is at least partly because the southeastern portion of China retains a large number of Tertiary relicts, making it a biogeographical museum, whereas many Tertiary relicts went extinct from the northwestern portion of China, particularly the Tibetan Plateau, due to the uplift of the plateau and the Himalayas, which makes the region a biogeographical grave for Tertiary relicts.
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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 ».