Effects of evolutionary history and life form on extinction risk of Chinese flowering plants
Notice bibliographique
Résumé
There has been much debate on what, including evolutionary history, ecological processes or environmental change, might contribute to species extinctions. In this study, we explored how evolutionary attributes and life forms were correlated with extinction risk of Chinese flowering plants. We defined genus-level extinction risk as the ratio of threatened species over all species in each plant genus. We compiled data on extinction risk for 2731 genera representing 27332 angiosperm species from the IUCN Red List threatened species assessments. We quantified the strength of phylogenetic signal in extinction risk and used phylogenetic generalized linear mixed models to test the effects of evolutionary age, genus size, and evolutionary distinctiveness on extinction risk. We found woody plants suffered greater extinction risk than herbs. There were significant phylogenetic signals in extinction risk, but the signal was stronger in herbaceous plants than in woody plants. Genus size and genus stem age were both negatively associated with extinction risk. In constrast, we found positive correlations between evolutionary distinctiveness and extinction risk. We further indentified many genera (e.g., Cynomorium, Mytilaria, Kingdonia, Scheuchzeria, Brasenia, and Manglietia) had both high evolutionary distinctiveness and high extinction risk. Our study shows that the extinction risk of Chinese flowering plant is not randomly distributed across genera but has strong evolutionary predisposition. We suggest information on life forms, genus size, genus stem age, and evolutionary distinctiveness be considered when making priority for the protection of Chinese flowering plants.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».