Shedding light on the diversity of epiphytic mosses in some Mexican forests
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epiphytic mosses are one of the most common groups in forest environments but among the most neglected by researchers in Mexico. Questions: What is the epiphytic mosses diversity, measured in richness, turnover, and community composition in Mexican forests? Species of study: Epiphytic mosses. Study site and years: Humid mountain forest, pine-oak and tropical evergreen forests. Study period: 2015 to 2021. Methods: Through a literature review and field work we compiled data on epiphytic mosses in three forest types in Mexico. We assessed the data using alpha and beta diversity analysis, indicator species, and community composition. Additionally, we explored the influence of elevation and forest type on the observed diversity patterns. Results: We report a richness of 147 species of epiphytic mosses across three types of Mexican forests. The humid mountain forest was the best sampled forest with the highest moss species richness. Although species richness is different for the forests studied, species turnover is similar among them. We demonstrated that elevation and forest type are highly correlated with species richness of epiphytic mosses. Conclusions: The epiphytic mosses studied here collectively represent over 15 % of the moss richness of Mexico. Forest type and elevation seem to be the drivers of this widely distributed richness. Finally, we call for more in-depth studies of the forests presented here, as well as those in other latitudes including variables such as humidity and host traits, to provide a more complete picture of an overlooked Mexican flora.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».