Effects of climate and topography on the diversity anomaly of plants disjunctly distributed in eastern Asia and eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Differences in physiography have been proposed to explain the diversity anomaly for vascular plants between environmentally similar regions of eastern Asia (EAS) and eastern North America (ENA). Here, we use plant species within disjunct genera to examine whether differences in topography contribute to the diversity anomaly and whether the richness–environment relationships differ between regions. Disjunct plants are used to ensure that the diversity anomaly relates to post‐disjunction evolution and diversification rather than regional differences in clade ages or immigration. Location EAS and ENA. Time period Current. Major taxa studied Plant taxa disjunctly distributed in EAS and ENA. Methods We compiled county‐level plant distribution data, and calculated species richness and variables of topography and climate within unit grid cells. We compared estimated coefficients of region effects among models, where richness was fitted with or without topography and climate. Topography and climate were also used to separately model within‐region spatial diversity patterns using spatial simultaneous autoregressive error models. Results The coefficients of region effects varied from −.776 for the model only including region to −.309 when topography was controlled for, but remained significant. Climate dominated the spatial diversity patterns in ENA. In contrast, the influence of climate (14.2%) on species richness was weaker than that of topography (18.3%) in the warm area of EAS. Relations to elevation and temperature varied between regions, shifting between positive and negative relationships in several cases. Main conclusions Our results demonstrate that variability in local topography contributes to the strong regional anomaly in plant species richness between EAS and ENA. Nevertheless, the diversity anomaly persists after controlling for local topography and climate. EAS and ENA also exhibit contrasting richness–environment relationships, providing another divergent aspect between the EAS–ENA disjunct floras. Our findings highlight that regional differences in topography or other environmental factors may underlie the diversity anomaly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».