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Enregistrement W4220822044 · doi:10.1111/ddi.13503

Frugivore distributions are associated with plant dispersal syndrome diversity in the Caribbean archipelagos

2022· article· en· W4220822044 sur OpenAlexaff
Seokmin Kim, Lílian P. Sales, Daiane Carreira, Mauro Galetti

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrugivoreEcologySpecies richnessAbiotic componentBiological dispersalSeed dispersalBiologyBiodiversityDefaunationContext (archaeology)HabitatPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Many plants rely on interactions with frugivores for dispersal, suggesting that animal communities may affect plant occupancy and diversity. However, the contribution of these interaction‐led biotic variables on plant diversity is poorly understood, especially in archipelagic hotspots such as the Caribbean. In island ecosystems, biogeographic theories suggest that island configurations drive colonization‐extinction dynamics, while macroecology argues for the importance of climatic drivers of biodiversity. Within this context, we examine how frugivore‐driven biotic factors are associated with fruiting plant species richness in relation to abiotic (climatic and geologic) and island configuration characteristics. Location Caribbean archipelagos. Methods We compiled a review of the diversity and distributions of 6039 plants and 326 vertebrate frugivores across 105 islands within the Caribbean. We then identified characteristics related to plant‐frugivore interactions and assigned each species as having either abiotic (wind, water, etc.) or zoochoric (frugivory‐dependent) dispersal syndromes. We related plant richness and dispersal syndromes to the regional diversity and characteristics of frugivorous animals, abiotic environments and island configuration characteristics through stepwise multivariate regression with generalized linear models and model selection. Results We found that 44.6% of Caribbean plants are dispersed through frugivory (endozoochory). Frugivore‐related characteristics, namely accumulated body mass of island bird assemblages, were the best predictors of the diversity of seed dispersal syndromes. To a lesser degree, reptile richness and soil variety were also considered important predictors for zoochoric plant distribution, while island areas affected abiotically‐dispersed plants. Main conclusion We found that biotic characteristics of frugivore communities are important predictors of plant diversity in the Caribbean archipelagos. However, this may also be influenced by climate and colonization history. Given the importance of biotic metrics in explaining plant diversity, we suggest that fruit‐frugivore interactions are important components of island biogeography and that frugivorous communities should be accounted for plant biodiversity predictions and forecast models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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