Mosses and vascular plants show diverging diversity patterns along a latitudinal gradient in boreal bogs and fens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions The latitudinal biodiversity gradient; i.e., the increase in biodiversity towards the equator, is one of the most prominent biodiversity patterns. Nevertheless, many questions remain to be answered about the influence of multiple environmental factors on the latitudinal biodiversity gradient, especially for mosses, and the functional diversity of mosses and vascular plants. This study aims at evaluating the influence of latitude, climate, environmental variables, and habitat types (bog vs fen) on taxonomic and functional diversity (α‐diversity and β‐diversity) and the composition of vascular plant and moss species. Location 49° N to 55° N in Northwestern Quebec, Canada. Taxon Mosses, vascular plants. Methods We used a database containing 376 phytosociological plots (400 m2) sampled in boreal peatlands located along a 600‐km latitudinal gradient. We evaluated changes in α‐diversity and β‐diversity in response to latitude, longitude, climate, and local abiotic variables for both taxonomic groups using linear mixed effect models. We evaluated the effects of these variables on taxonomic and functional composition using variance partitioning by redundancy analysis. Results Moss diversity increased with latitude, although the effects were masked by environmental variables, whereas vascular plant diversity decreased with latitude in fens and did not vary with latitude in bogs. We observed a decrease in taxonomic and functional uniqueness with latitude. Moss and vascular plant taxonomic and functional composition were primarily structured by contrasting local conditions in bogs and fens, whereas climatic variations along the latitudinal gradient played a secondary role. Conclusions Our results highlight the contrasting biodiversity patterns in both peatland types and the importance of local habitat conditions in structuring vascular plant and moss diversity. These patterns varied depending on the diversity indicator used, as α‐ and β‐diversity and functional and taxonomic diversity were often decoupled. Future studies should therefore include more than one diversity indicator and consider the differences between ecosystems and taxon groups.
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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 | 0,002 | 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 ».