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Enregistrement W4396238280 · doi:10.5194/bg-21-2133-2024

Regional effects and local climate jointly shape the global distribution of sexual systems in woody flowering plants

2024· article· en· W4396238280 sur OpenAlexafffund
Minhua Zhang, Xiaoqing Hu, Fangliang He

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesEast China Normal UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDistribution (mathematics)Environmental scienceWoody plantGeographyEcologyPhysical geographyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the evolution and maintenance of plant sexual diversity needs to incorporate both regional processes and local climate factors across large geographic scales. Using data of woody flowering plants from a global set of large-scale forest plots and multinomial logistic regression, we quantified regional effects on the proportions of dioecious, monoecious, and hermaphroditic species and their abundance while incorporating evolutionary history and local climate factors. Our results showed that plants were more likely to be dioecious than hermaphroditic in Oceania and tropical Asia but were more likely to be monoecious than dioecious in Europe and North America compared with tropical Africa. We further found that plants were more likely to be monoecious than dioecious in island communities. Plants were more likely to be monoecious than dioecious in areas with high precipitation but were more likely to be dioecious than monoecious in areas with high precipitation of coldest quarter. Our results suggest that both regional processes and local climate factors play important roles in shaping the geographic distribution of plant sexual systems, providing a baseline for predicting future changes in forest communities in the context of global change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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