Phylogenetic Diversity of Urban Floras in the Central Urals
Notice bibliographique
Résumé
Modern cities harbor a high diversity of plants, and urban floras are significantly different from non-urban floras especially when considering the proportion of alien species found in cities. However, it is not clear whether urban areas disproportionately select for species from relatively few evolutionary lineages or provide opportunities for species across the full spectrum of plant lineages. Here, we examined the taxonomic and phylogenetic diversity of the floras in four cities (Yekaterinburg, Kamensk-Uralsky, Krasnoufimsk, and Turinsk) in the understudied region of Central Urals (Russian Federation). We classified native species into indigenous and apophytic species, namely, those that are sensitive to anthropogenic disturbance and those that have expanded their range with human activity, respectively. Alien species were classified into archaeophytes and neophytes according to when they were introduced (i.e., before or after than 1800). Phylogenetic diversity was quantified using Faith’s index to reflect total evolutionary history in urban areas and mean phylogenetic distance (MPD) to reflect species dissimilarity. Phylogenetic diversity of native species was higher than that for alien species, and the standardized effect size (SES) of MPD for natives was positive, reflecting their general dissimilarity from one another, while it was very negative for aliens, showing that they were phylogenetically clustered. However, among natives, apophytes were significantly clustered, while indigenous species were overdispersed. For the aliens, MPD was higher for archaeophytes compared to neophytes, though both groups were significantly clustered. These results show that urbanization leads to a non-random selection of plants. Apophytes and alien plants were composed of closely related species, reflecting similar ecological traits and are likely to be pre-adapted to the environmentally altered and highly disturbed urban environment.
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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 ».