The proportion of low abundance species is a key predictor of plant β‐diversity across the latitudinal gradient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The diversity of life displays very strong patterns of disparity across the Earth. Beta (β)‐diversity (species compositional differences among sites) of woody plants, for instance, has usually been documented to decline with increasing latitude. Understanding these patterns, however, remains a grand challenge in ecology and evolution. We develop a mathematical model to explain patterns of β‐diversity across multiple landscapes. The model effectively predicts β‐diversity in simulated and natural communities, regardless of the types of species abundance distributions. Our model provides the novel insight that the proportion of species in the lowest abundance category ( P L ), which represents the share of relatively rare species in the regional species pool, is the key predictor of plant β‐diversity. By applying the model to global forest inventories sampled from 40.7° S to 60.7° N, we find that P L explains nearly 85% of the variation in plant β‐diversity along the global latitudinal gradient. Through a series of numerical simulations, we further show that the predictive power of P L on plant β‐diversity on a global scale is largely determined by the variation of intraspecific aggregation among different communities. Synthesis : We develop a new sampling model to predict patterns of β‐diversity and find that the P L explains the majority of the variation in plant β‐diversity along the latitudinal gradient. Our work provides a new tool in analysing β‐diversity and advances the theoretical understanding of large‐scale β‐diversity patterns across environmental gradients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».