An ecoregionalization of the Sierra Madre Occidental, México, based on non-volant, small mammal distributions
Notice bibliographique
Résumé
The Sierra Madre Occidental (SMO) is the largest mountain range in Mexico, spanning nearly 1,400 km from northwest to southeast. It is a region of high ecological complexity, yet, few attempts at ecoregionalization are available. Using Maxent and five high-resolution (30 m) physiographic layers, we generated niche models for 33 species of small, non-flying mammals. We generated a proposal of regions based on the proportion of overlap of all possible pairs of species niches (ordinated using PCoA) and environmental data. We compared the resulting ecoregionalization with the most detailed regionalizations of the SMO available, based on floristic, vegetational, and bird distribution data. PCoA revealed two major axes of variation related to elevation and humidity, and therefore to vegetational composition. Our regionalization is consistent with previous regionalizations in recognizing a tropical and a xerophilous region, but not a transitional Madrean Tropical. We identified the highlands as a north-south continuum, and a transitional region was identified between the xerophilous and highland areas. Differences in ecoregional patterns in taxa as different as mammals and plants, are evidence that the SMO’s complexity goes beyond the more traditional Nearctic-Neotropical subdivision.
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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 ».