Phylogeography of Arctic plants: where are we after 35 years, and where to go?
Notice bibliographique
Résumé
Background The Arctic provides an excellent system to study climate change effects on geographic ranges and genetic diversity. We re-examine the large number of phylogeographic studies of Arctic plants to assess general patterns and identify knowledge gaps.Aims To synthesise advances and address century-old controversies, e.g. is it necessary to invoke separate glacial refugia to explain Arctic disjunctions?Methods We undertook a literature survey of the phylogeography of Arctic vascular plants.Results We provide a list of 88 taxa studied, representing a striking diversity of phylogeographic histories. In many widespread species, recent trans-oceanic long-distance dispersal (LDD) is sufficient to explain disjunctions, but three rare species show clear signals of separate Scandinavian and American glacial refugia. The extreme bipolar disjunctions are apparently caused by Plio-Pleistocene LDDs. Beringia and western Siberia have served as long-standing northern refugia; in contrast, North Atlantic areas harbour much less genetic diversity and distinctiveness. The genomic era is now providing evidence for multiple refugia from modern and ancient DNA and demonstrating that selfing leads to high biological species diversity within taxonomically recognised species.Conclusions More extensive sampling, reference genomes, and population genomic studies are required for in-depth understanding of past distributions, dispersal routes, and ability to track ongoing climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 ».