Niche-dependent forest and savanna fragmentation in Tropical South America during the Last Glacial Maximum
Notice bibliographique
Résumé
The refugia hypothesis, often used to explain Amazonia's high biodiversity, initially received ample support but has garnered increasing criticism over time. Palynological, phylogenetic, and vegetation model reconstruction studies have been invoked to support the opposing arguments of extensive fragmentation versus a stable Amazonian Forest during Pleistocene glacial maxima. Here, we test the past existence of forest fragments and savanna connectivity by bias-correcting vegetation distributions from a Dynamic Vegetation Model (DVM) driven by paleoclimate simulations for South America during the Last Glacial Maximum (LGM). We find evidence for fragmented forests akin to refugia with extensive tropical humid forests to the west and forest islands in central/southern Amazonia. Drier ecosystems of Northern Llanos, Caatinga and Cerrado may have merged into continuous savanna/grasslands that dominated the continent. However, our reconstructions suggest taller, dense woodland/tropical savanna vegetation and areas of similar bioclimate connected disparate forest fragments across Amazonia. This ecotonal biome may have acted as a corridor for generalist forest and savanna species, creating connectivity that allows for range expansion during glacial periods. Simultaneously, it could have served as a barrier for specialists, inducing diversification through the formation of 'semi-refugia'.
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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 ».