Amazonian avian biogeography: Broadscale patterns, microevolutionary processes, and habitat-specific models revealed by multidisciplinary approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our understanding of Amazonian biogeography is quickly increasing, catalyzed by the growing use of genomic datasets, improved knowledge of species distributions, and the accumulation of new data on the geological and climatic history of the region. The high number of species in Amazonia and their intricate patterns of geographic distribution triggered the development of many diversification hypotheses that shaped historical biogeography as a discipline. Here, we present a historical overview of avian biogeographic studies in Amazonia, their recent advances, outstanding questions, and future directions. We focus on how new approaches have led to novel understandings of the distribution patterns and diversification processes that underpin avian diversity. We show how genomic tools are being used to establish new hypotheses about the drivers of diversification and highlight the importance of recent studies of birds in previously overlooked environments, such as floodplains and open vegetation enclaves. We emphasize the importance of gene flow, species traits, and habitat affinities in studying diversification processes to fully acknowledge the complexity of Amazonian ecosystems and their history. We then discuss the current gaps in Amazonian taxonomic and biogeographic knowledge, with a focus on the issues that we believe hinder our understanding of the field. Amazonia has been facing increasing levels of forest loss due to agricultural expansion, infrastructure development, mining, climate change, and illegal activities catalyzed by weak governance. To halt biodiversity loss, it is crucial to increase our knowledge of the natural history and biogeography of Amazonian species. We suggest increasing incentives for research and training at institutions based in the region, as well as the establishment of partnerships with governments, local communities, NGOs, and international institutions to bring diverse communities together to address crucial questions.
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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 ».