Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "[{\"affiliation\": \"German Centre for Integrative 
2
  "author": "[{\"affiliation\": \"German Centre for Integrative 
            
3
Biodiversity Research Halle\\u2013Jena\\u2013Leipzig\", 
3
Biodiversity Research Halle\\u2013Jena\\u2013Leipzig\", 
            
4
\"affiliation_02\": \"ETH Zurich\", \"affiliation_03\": \"\", 
4
\"affiliation_02\": \"ETH Zurich\", \"affiliation_03\": \"\", 
            
5
\"data_credit\": [\"collection\", \"validation\", \"curation\", 
5
\"data_credit\": [\"collection\", \"validation\", \"curation\", 
            
6
\"software\", \"publication\"], \"email\": \"oskar@hagen.bio\", 
6
\"software\", \"publication\"], \"email\": \"oskar@hagen.bio\", 
            
7
\"given_name\": \"Oskar\", \"identifier\": \"0000-0002-7931-6571\", 
7
\"given_name\": \"Oskar\", \"identifier\": \"0000-0002-7931-6571\", 
            
8
\"name\": \"Hagen\"}, {\"affiliation\": \"Swiss Federal Research 
8
\"name\": \"Hagen\"}, {\"affiliation\": \"Swiss Federal Research 
            
9
Institute for Forest, Snow and Landscape (WSL)\", \"affiliation_02\": 
9
Institute for Forest, Snow and Landscape (WSL)\", \"affiliation_02\": 
            
10
\"ETH Zurich\", \"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": 
10
\"ETH Zurich\", \"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": 
            
11
[\"collection\", \"validation\", \"curation\", \"software\", 
11
[\"collection\", \"validation\", \"curation\", \"software\", 
            
12
\"publication\"], \"email\": \"alexander.skeels@usys.ethz.ch\", 
12
\"publication\"], \"email\": \"alexander.skeels@usys.ethz.ch\", 
            
13
\"given_name\": \"Alexander\", \"identifier\": \"\", \"name\": 
13
\"given_name\": \"Alexander\", \"identifier\": \"\", \"name\": 
            
14
\"Skeels\"}, {\"affiliation\": \"German Centre for Integrative 
14
\"Skeels\"}, {\"affiliation\": \"German Centre for Integrative 
            
15
Biodiversity Research Halle\\u2013Jena\\u2013Leipzig\", 
15
Biodiversity Research Halle\\u2013Jena\\u2013Leipzig\", 
            
16
\"affiliation_02\": \"\", \"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": 
16
\"affiliation_02\": \"\", \"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": 
            
17
[\"collection\", \"publication\"], \"email\": 
17
[\"collection\", \"publication\"], \"email\": 
            
18
\"renske.onstein@idiv.de\", \"given_name\": \"Renske\", 
18
\"renske.onstein@idiv.de\", \"given_name\": \"Renske\", 
            
19
\"identifier\": \"0000-0002-2295-3510\", \"name\": \"Onstein\"}, 
19
\"identifier\": \"0000-0002-2295-3510\", \"name\": \"Onstein\"}, 
            
20
{\"affiliation\": \"Department of Ecology and Evolutionary Biology, 
20
{\"affiliation\": \"Department of Ecology and Evolutionary Biology, 
            
21
Yale University\", \"affiliation_02\": \"\", \"affiliation_03\": \"\", 
21
Yale University\", \"affiliation_02\": \"\", \"affiliation_03\": \"\", 
            
22
\"data_credit\": [\"collection\", \"validation\", \"publication\"], 
22
\"data_credit\": [\"collection\", \"validation\", \"publication\"], 
            
23
\"email\": \"walter.jetz@yale.edu\", \"given_name\": \"Walter\", 
23
\"email\": \"walter.jetz@yale.edu\", \"given_name\": \"Walter\", 
            
24
\"identifier\": \"0000-0002-1971-7277\", \"name\": \"Jetz\"}, 
24
\"identifier\": \"0000-0002-1971-7277\", \"name\": \"Jetz\"}, 
            
25
{\"affiliation\": \"ETH Zurich\", \"affiliation_02\": \"Swiss Federal 
25
{\"affiliation\": \"ETH Zurich\", \"affiliation_02\": \"Swiss Federal 
            
26
Research Institute for Forest, Snow and Landscape (WSL)\", 
26
Research Institute for Forest, Snow and Landscape (WSL)\", 
            
27
\"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": [\"collection\", 
27
\"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": [\"collection\", 
            
28
\"validation\", \"curation\", \"software\", \"publication\", 
28
\"validation\", \"curation\", \"software\", \"publication\", 
            
29
\"supervision\"], \"email\": \"loic.pellissier@usys.ethz.ch\", 
29
\"supervision\"], \"email\": \"loic.pellissier@usys.ethz.ch\", 
            
30
\"given_name\": \"Loic\", \"identifier\": \"\", \"name\": 
30
\"given_name\": \"Loic\", \"identifier\": \"\", \"name\": 
            
31
\"Pellissier\"}]",
31
\"Pellissier\"}]",
            
32
  "author_email": null,
32
  "author_email": null,
            
33
  "creator_user_id": "93fd6aa4-4bae-4c26-9561-c54eb9142d42",
33
  "creator_user_id": "93fd6aa4-4bae-4c26-9561-c54eb9142d42",
            
34
  "date": "[{\"date\": \"2020-04-15\", \"date_type\": \"collected\", 
34
  "date": "[{\"date\": \"2020-04-15\", \"date_type\": \"collected\", 
            
35
\"end_date\": \"2021-09-15\"}]",
35
\"end_date\": \"2021-09-15\"}]",
            
n
36
  "doi": "",
n
36
  "doi": "10.16904/envidat.246",
            
37
  "funding": "[{\"grant_number\": \"310030-188550\", \"institution\": 
37
  "funding": "[{\"grant_number\": \"310030-188550\", \"institution\": 
            
38
\"Schweizerischer Nationalfonds zur F\u00f6rderung der 
38
\"Schweizerischer Nationalfonds zur F\u00f6rderung der 
            
39
Wissenschaftlichen Forschung\", \"institution_url\": \"\"}]",
39
Wissenschaftlichen Forschung\", \"institution_url\": \"\"}]",
            
40
  "groups": [],
40
  "groups": [],
            
41
  "id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
41
  "id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
42
  "isopen": false,
42
  "isopen": false,
            
43
  "language": "en",
43
  "language": "en",
            
44
  "license_id": "wsl-data",
44
  "license_id": "wsl-data",
            
45
  "license_title": "WSL Data Policy",
45
  "license_title": "WSL Data Policy",
            
46
  "license_url": 
46
  "license_url": 
            
47
ps://www.wsl.ch/en/about-wsl/programmes-and-initiatives/envidat.html",
47
ps://www.wsl.ch/en/about-wsl/programmes-and-initiatives/envidat.html",
            
48
  "maintainer": "{\"affiliation\": \"WSL / ETH\", \"email\": 
48
  "maintainer": "{\"affiliation\": \"WSL / ETH\", \"email\": 
            
49
\"loic.pellissier@usys.ethz.ch\", \"given_name\": \"Loic\", 
49
\"loic.pellissier@usys.ethz.ch\", \"given_name\": \"Loic\", 
            
50
\"identifier\": \"\", \"name\": \"Pellissier\"}",
50
\"identifier\": \"\", \"name\": \"Pellissier\"}",
            
51
  "maintainer_email": null,
51
  "maintainer_email": null,
            
52
  "metadata_created": "2021-09-15T11:44:16.660831",
52
  "metadata_created": "2021-09-15T11:44:16.660831",
            
n
53
  "metadata_modified": "2021-09-15T12:10:33.355501",
n
53
  "metadata_modified": "2021-09-16T13:07:18.835021",
            
54
  "name": "data-from-hagen_skeels_etal_2021_pnas",
54
  "name": "data-from-hagen-skeels-etal-pnas",
            
55
  "notes": "Datasets and R scripts 
55
  "notes": "Datasets and R scripts 
            
n
56
\r\n\r\n~~~~~Datasets\r\n\r\nDataset_S1.csv includes species diversity 
n
56
\r\n\r\n~~~~~Datasets\r\n\r\nDataset_S1.csv: Distribution of species 
            
57
counts for 237 clades in tropical moist forests (TMF) in the 
57
diversity in plant and vertebrate clades. Total clade level diversity 
            
58
Neotropics (NeotropicalTMF), Indomalaya (IndomalayanTMF), Afrotropics 
58
and species diversity in tropical moist forests (TMF) across the 
            
59
(AfrotropicalTMF), All three TMF regions together (AllTMF), all 
59
Neotropics, Indomalaya and Afrotropics. Pantropical clades are found 
            
60
non-TMF regions (NonTMF), and in total (Total). As well as whether the 
60
in all three TMF regions with at least one-third of the clades\u2019 
            
61
clade is pantropical  (Pantropical_clade) and shows the pantropical 
61
total diversity spread throughout these regions. Pantropical diversity 
            
62
diversity disparity (PDD_clade). \r\n\r\nDataset_S2.csv: environmental 
62
disparity (PDD) clades show lower diversity in TMF in the Afrotropics 
            
63
and species richness data. Longitude (x), latitude (y), potential 
63
than in the Neotropics and Indomalaya.\r\n\r\nDataset_S2.csv: 
            
64
evapotranspiration (PET), mean annual temperature (MAT), mean annual 
64
Environmental and species richness data across 110 km x 110 km grid 
            
65
precipitation), amphibian, bird, mammal, and reptile species richness, 
65
cells in Neotropical, Indomalayan and Afrotropical moist forest sites. 
            
66
PC1 and PC2 of environmental PCA and the region. Environmental data 
66
Variables include x and y coordinates in the Behrmann equal area 
            
67
(from CHELSA and ENVIREM) and species richness summarised from 
67
coordinate reference system, potential evapotranspiration (PET), mean 
            
68
published data (vertLife, MOL, IUCN, GARD).\r\n\r\nDataset_S3.csv: - 
68
annual temperature (MAT), mean annual precipitation (MAP), amphibian, 
            
69
Paleoenvironmental reconstructions (details in the associated SI 
69
mammal, bird and squamate reptile species richness and biogeographic 
            
70
appendix) including latitude (y), longitude (x), and temperature data 
70
region, as well as the first two principal components of a principal 
            
71
across 200 myrs at 170 kyr intervals.\r\n\r\nDataset_S4.csv: 
71
component analysis on PET, MAT and MAP (PC1, 
            
72
PC2).\r\n\r\nDataset_S3.csv: Global reconstructed paleo-temperature 
            
73
estimates and spatial coordinates across 200 million years at 170,000 
            
74
year intervals at 2 degree spatial resolution.\r\n\r\nDataset_S4.csv: 
            
72
simulation model parameters and diversity summary statistics. 
75
Gen3sis model parameters and biodiversity summary statistics. Summary 
            
73
Including rate of temperature niche evolution (Tev), temperature niche 
76
statistics include the number of extant species, the number of extinct 
            
74
width (TW), divergence threshold (S), Dispersal probability 
77
species, the total number of species, the number of species within the 
            
75
distribution shape (WeibullShape) and information on number of extinct 
78
tropical moist forest biome boundaries in the Neotropics, the 
            
76
species, number of extant species, total species, Spearman correlation 
79
Afrotropics and Indomalaya, the pantropical index, and the pantropical 
            
77
coefficient between absolute latitude and species richness 
80
disparity index, as well as the running time-step and diversity of 
            
78
(latitude_richness_cor), and diversity in the Neotropics, Indomalaya, 
81
unfinished simulations.\r\n\r\nDataset_S5.csv: Net relatedness index 
            
79
Afrotropics. Also, whether the simulation generated pantropical 
82
(NRI) values for vertebrate clades showing an observed disparity in 
            
80
distribution of species (pantropicality_index), or the pantropical 
83
pantropical diversity in the Neotropical, Indomalayan and Afrotropical 
            
81
diversity disparity (PDD_index). Finally what time step the simulation 
84
moist forest regions and associated P-values. Positive values indicate 
            
82
exited at (0 for complete simulations).\r\n\r\nDataset_S5.csv: Net 
85
phylogenetic clustering, whereas negative values indicate phylogenetic 
            
83
relatedness index (NRI) in three tropical moist forest regions and 
86
overdispersion.\r\n\r\n~~~~~Scripts\r\n\r\nScript_1 - GLS.R. R script 
            
84
associated p-values for pantropically distributed 
87
to replicate the linear modelling analyses.\r\n\r\nScript_2 - 
            
85
taxa.\r\n\r\n~~~~~Scripts\r\n\r\nGen3sis_config_creator.R and 

            
86
Gen3sis_config_template.R scripts generate the configurations files to 
88
Gen3sis_config_template.R. R script to generate the configurations 
            
87
run the simulation experiment.\r\n\r\nGLS.R R script to replicate the 
89
files to run the simulation experiment.\r\n\r\nScript_3 - 
            
88
linear modelling analyses.\r\n\r\n",
90
Gen3sis_config_creator.R. R script to generate the configurations 
            
91
files to run the simulation experiment.\r\n\r\n\r\n\r\n",
            
89
  "num_resources": 10,
92
  "num_resources": 8,
            
90
  "num_tags": 5,
93
  "num_tags": 5,
            
91
  "organization": {
94
  "organization": {
            
92
    "approval_status": "approved",
95
    "approval_status": "approved",
            
93
    "created": "2018-12-01T11:42:44.590217",
96
    "created": "2018-12-01T11:42:44.590217",
            
94
    "description": "Our laboratory aims at understanding and 
97
    "description": "Our laboratory aims at understanding and 
            
95
forecasting the response of biodiversity to landscape changes. We 
98
forecasting the response of biodiversity to landscape changes. We 
            
96
investigate the historical responses of species to past changes such 
99
investigate the historical responses of species to past changes such 
            
97
as plate tectonics or the glaciations of the Quaternary and 
100
as plate tectonics or the glaciations of the Quaternary and 
            
98
contemporary responses to ongoing global changes. We develop spatial 
101
contemporary responses to ongoing global changes. We develop spatial 
            
99
mechanistic models of biodiversity that account for processes such as 
102
mechanistic models of biodiversity that account for processes such as 
            
100
dispersal and biotic interactions.",
103
dispersal and biotic interactions.",
            
101
    "id": "3b0fde83-e15c-4f8b-a451-9778f5309a84",
104
    "id": "3b0fde83-e15c-4f8b-a451-9778f5309a84",
            
102
    "image_url": 
105
    "image_url": 
            
103
ww.ites.ethz.ch/_jcr_content/orgLogo.imageformat.logo.1518520524.jpg",
106
ww.ites.ethz.ch/_jcr_content/orgLogo.imageformat.logo.1518520524.jpg",
            
104
    "is_organization": true,
107
    "is_organization": true,
            
105
    "name": "landscape-ecology",
108
    "name": "landscape-ecology",
            
106
    "state": "active",
109
    "state": "active",
            
107
    "title": "Landscape Ecology",
110
    "title": "Landscape Ecology",
            
108
    "type": "organization"
111
    "type": "organization"
            
109
  },
112
  },
            
110
  "owner_org": "3b0fde83-e15c-4f8b-a451-9778f5309a84",
113
  "owner_org": "3b0fde83-e15c-4f8b-a451-9778f5309a84",
            
111
  "private": false,
114
  "private": false,
            
112
  "publication": "{\"publication_year\": \"2021\", \"publisher\": 
115
  "publication": "{\"publication_year\": \"2021\", \"publisher\": 
            
113
\"EnviDat\"}",
116
\"EnviDat\"}",
            
n
114
  "publication_state": "",
n
117
  "publication_state": "pub_pending",
            
115
  "related_datasets": "",
118
  "related_datasets": "",
            
116
  "related_publications": "",
119
  "related_publications": "",
            
117
  "relationships_as_object": [],
120
  "relationships_as_object": [],
            
118
  "relationships_as_subject": [],
121
  "relationships_as_subject": [],
            
119
  "resource_type": "dataset",
122
  "resource_type": "dataset",
            
120
  "resource_type_general": "dataset",
123
  "resource_type_general": "dataset",
            
121
  "resources": [
124
  "resources": [
            
122
    {
125
    {
            
123
      "cache_last_updated": null,
126
      "cache_last_updated": null,
            
124
      "cache_url": null,
127
      "cache_url": null,
            
n
125
      "created": "2021-09-15T12:09:53.660447",
n
128
      "created": "2021-09-16T12:40:02.618580",
            
126
      "description": "Dataset_S1.csv includes species diversity counts 
129
      "description": "Dataset_S1.csv includes species diversity counts 
            
127
for 237 clades in tropical moist forests (TMF) in the Neotropics 
130
for 237 clades in tropical moist forests (TMF) in the Neotropics 
            
128
(NeotropicalTMF), Indomalaya (IndomalayanTMF), Afrotropics 
131
(NeotropicalTMF), Indomalaya (IndomalayanTMF), Afrotropics 
            
129
(AfrotropicalTMF), All three TMF regions together (AllTMF), all 
132
(AfrotropicalTMF), All three TMF regions together (AllTMF), all 
            
130
non-TMF regions (NonTMF), and in total (Total). As well as whether the 
133
non-TMF regions (NonTMF), and in total (Total). As well as whether the 
            
131
clade is pantropical  (Pantropical_clade) and shows the pantropical 
134
clade is pantropical  (Pantropical_clade) and shows the pantropical 
            
n
132
diversity disparity (PDD_clade). ",
n
135
diversity disparity (PDD_clade). Pantropical clades are found in all 
            
136
three TMF regions with at least one-third of the clades\u2019 total 
            
137
diversity spread throughout these regions. Pantropical diversity 
            
138
disparity (PDD) clades show lower diversity in TMF in the Afrotropics 
            
139
than in the Neotropics and Indomalaya.",
            
133
      "doi": "",
140
      "doi": "",
            
134
      "format": ".csv",
141
      "format": ".csv",
            
135
      "hash": "",
142
      "hash": "",
            
n
136
      "id": "b0817120-8f1f-4d93-af06-524583a82acd",
n
143
      "id": "dfbd6861-c745-4bf2-8988-3ddd790bcaad",
            
137
      "last_modified": null,
144
      "last_modified": null,
            
n
138
      "metadata_modified": "2021-09-15T12:09:53.635265",
n
145
      "metadata_modified": "2021-09-16T12:56:47.402811",
            
139
      "mimetype": null,

            
140
      "mimetype_inner": null,
146
      "mimetype": null,
            
147
      "mimetype_inner": null,
            
141
      "name": "Dataset S1",
148
      "name": "Dataset_S1",
            
142
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
149
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
143
      "position": 0,
150
      "position": 0,
            
144
      "publication_state": "",
151
      "publication_state": "",
            
n
145
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
n
152
      "resource_size": "{\"size_units\": \"kb\", \"size_value\": 
            
146
\"kb\"}",
153
\"\"}",
            
147
      "resource_type": null,
154
      "resource_type": null,
            
n
148
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
n
155
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": \"public\", 
            
149
\"shared_secret\": \"\"}",
156
\"shared_secret\": \"\"}",
            
150
      "size": 8409,
157
      "size": 8409,
            
151
      "state": "active",
158
      "state": "active",
            
152
      "url": 
159
      "url": 
            
n
153
esource/b0817120-8f1f-4d93-af06-524583a82acd/download/dataset_s1.csv",
n
160
esource/dfbd6861-c745-4bf2-8988-3ddd790bcaad/download/dataset_s1.csv",
            
154
      "url_type": "upload"
161
      "url_type": "upload"
            
155
    },
162
    },
            
156
    {
163
    {
            
n
157
      "cache_last_updated": null,
n

            
158
      "cache_url": null,
164
      "cache_last_updated": null,
            
165
      "cache_url": null,
            
159
      "created": "2021-09-15T12:04:28.996114",
166
      "created": "2021-09-16T12:40:52.497633",
            
160
      "description": "Dataset_S2.csv: environmental and species 
167
      "description": "Dataset_S2.csv: Environmental and species 
            
161
richness data. Longitude (x), latitude (y), potential 
168
richness data across 110 km x 110 km grid cells in Neotropical, 
            
162
evapotranspiration (PET), mean annual temperature (MAT), mean annual 
169
Indomalayan and Afrotropical moist forest sites. Variables include x 
            
163
precipitation), amphibian, bird, mammal, and reptile species richness, 
170
and y coordinates in the Behrmann equal area coordinate reference 
            
164
PC1 and PC2 of environmental PCA and the region. Environmental data 
171
system, potential evapotranspiration (PET), mean annual temperature 
            
165
(from CHELSA and ENVIREM) and species richness summarised from 
172
(MAT), mean annual precipitation (MAP), amphibian, mammal, bird and 
            
166
published data (vertLife, MOL, IUCN, GARD).",
173
squamate reptile species richness and biogeographic region, as well as 
            
174
the first two principal components of a principal component analysis 
            
175
on PET, MAT and MAP (PC1, PC2). Environmental data is from CHELSA and 
            
176
ENVIREM and species richness summarised from published data (vertLife, 
            
177
MOL, IUCN, GARD).",
            
167
      "doi": "",
178
      "doi": "",
            
168
      "format": ".csv",
179
      "format": ".csv",
            
169
      "hash": "",
180
      "hash": "",
            
n
170
      "id": "7b01096c-5f9a-4d98-8129-125b9a749a27",
n
181
      "id": "ec608c8b-edbc-40f8-8e11-bfa9d6462923",
            
171
      "last_modified": null,
182
      "last_modified": null,
            
n
172
      "metadata_modified": "2021-09-15T12:04:28.975274",
n
183
      "metadata_modified": "2021-09-16T12:57:45.811414",
            
173
      "mimetype": null,

            
174
      "mimetype_inner": null,
184
      "mimetype": null,
            
185
      "mimetype_inner": null,
            
175
      "name": "Dataset S2",
186
      "name": "Dataset_S2",
            
176
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
187
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
177
      "position": 1,
188
      "position": 1,
            
178
      "publication_state": "",
189
      "publication_state": "",
            
n
179
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
n
190
      "resource_size": "{\"size_units\": \"kb\", \"size_value\": 
            
180
\"kb\"}",
191
\"\"}",
            
181
      "resource_type": null,
192
      "resource_type": null,
            
n
182
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
n
193
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": \"public\", 
            
183
\"shared_secret\": \"\"}",
194
\"shared_secret\": \"\"}",
            
184
      "size": 207900,
195
      "size": 207900,
            
185
      "state": "active",
196
      "state": "active",
            
186
      "url": 
197
      "url": 
            
n
187
esource/7b01096c-5f9a-4d98-8129-125b9a749a27/download/dataset_s2.csv",
n
198
esource/ec608c8b-edbc-40f8-8e11-bfa9d6462923/download/dataset_s2.csv",
            
188
      "url_type": "upload"
199
      "url_type": "upload"
            
189
    },
200
    },
            
190
    {
201
    {
            
n
191
      "cache_last_updated": null,
n

            
192
      "cache_url": null,
202
      "cache_last_updated": null,
            
203
      "cache_url": null,
            
193
      "created": "2021-09-15T12:05:05.340288",
204
      "created": "2021-09-16T12:41:24.073089",
            
194
      "description": "Dataset_S3.csv: - Paleoenvironmental 
205
      "description": "Dataset_S3.csv: - Paleoenvironmental 
            
195
reconstructions (details in the associated SI appendix) including 
206
reconstructions (details in the associated SI appendix) including 
            
196
latitude (y), longitude (x), and temperature data across 200 myrs at 
207
latitude (y), longitude (x), and temperature data across 200 myrs at 
            
197
170 kyr intervals.",
208
170 kyr intervals.",
            
198
      "doi": "",
209
      "doi": "",
            
199
      "format": ".csv",
210
      "format": ".csv",
            
200
      "hash": "",
211
      "hash": "",
            
n
201
      "id": "eb9e15a4-70c8-43b9-8ed1-8ae476c66e97",
n
212
      "id": "140b8a2f-120f-4975-afe6-e40927f50442",
            
202
      "last_modified": null,
213
      "last_modified": null,
            
n
203
      "metadata_modified": "2021-09-15T12:05:05.319503",
n
214
      "metadata_modified": "2021-09-16T12:41:24.046517",
            
204
      "mimetype": null,

            
205
      "mimetype_inner": null,
215
      "mimetype": null,
            
216
      "mimetype_inner": null,
            
206
      "name": "Dataset S3",
217
      "name": "Dataset_S3",
            
207
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
218
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
208
      "position": 2,
219
      "position": 2,
            
209
      "publication_state": "",
220
      "publication_state": "",
            
210
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
221
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
            
211
\"kb\"}",
222
\"kb\"}",
            
212
      "resource_type": null,
223
      "resource_type": null,
            
213
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
224
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
            
214
\"shared_secret\": \"\"}",
225
\"shared_secret\": \"\"}",
            
215
      "size": 147810332,
226
      "size": 147810332,
            
216
      "state": "active",
227
      "state": "active",
            
217
      "url": 
228
      "url": 
            
n
218
esource/eb9e15a4-70c8-43b9-8ed1-8ae476c66e97/download/dataset_s3.csv",
n
229
esource/140b8a2f-120f-4975-afe6-e40927f50442/download/dataset_s3.csv",
            
219
      "url_type": "upload"
230
      "url_type": "upload"
            
220
    },
231
    },
            
221
    {
232
    {
            
n
222
      "cache_last_updated": null,
n

            
223
      "cache_url": null,
233
      "cache_last_updated": null,
            
234
      "cache_url": null,
            
224
      "created": "2021-09-15T12:05:33.383648",
235
      "created": "2021-09-16T12:42:56.042298",
            
225
      "description": "Dataset_S4.csv: simulation model parameters and 
236
      "description": "Dataset_S4.csv: simulation model parameters and 
            
226
diversity summary statistics. Including rate of temperature niche 
237
diversity summary statistics. Including rate of temperature niche 
            
227
evolution (Tev), temperature niche width (TW), divergence threshold 
238
evolution (Tev), temperature niche width (TW), divergence threshold 
            
n
228
(S), Dispersal probability distribution shape (WeibullShape) and 
n
239
(S), Dispersal probability distribution shape (WeibullShape), model 
            
240
identifier (model), and random seed (seed). Also includes information 
            
229
information on number of extinct species, number of extant species, 
241
on number of extinct species (n_extinct), number of extant species 
            
230
total species, Spearman correlation coefficient between absolute 
242
(n_extant), total species (total_diversity), Spearman correlation 
            
231
latitude and species richness (latitude_richness_cor), and diversity 
243
coefficient between absolute latitude and species richness 
            
232
in the Neotropics, Indomalaya, Afrotropics. Also, whether the 
244
(latitude_richness_cor), and diversity in the Neotropics 
            
233
simulation generated pantropical distribution of species 
245
(neotropical_diversity), Indomalaya (indomalayan_diversity), 
            
234
(pantropicality_index), or the pantropical diversity disparity 
246
Afrotropics (afrotropical_diversity). Also, whether the simulation 
            
235
(PDD_index). Finally what time step the simulation exited at (0 for 
247
generated pantropical distribution of species (pantropicality_index), 
            
236
complete simulations).",
248
or the pantropical diversity disparity (PDD_index). Finally what time 
            
249
step the simulation exited at (0 for complete simulations) and the 
            
250
number of species in the ending timestep (running_diversity).",
            
237
      "doi": "",
251
      "doi": "",
            
238
      "format": ".csv",
252
      "format": ".csv",
            
239
      "hash": "",
253
      "hash": "",
            
n
240
      "id": "39396f2a-8074-42eb-a846-e05edee2c513",
n
254
      "id": "993d0dae-ce0d-4b0f-bc22-427d2673cd13",
            
241
      "last_modified": null,
255
      "last_modified": null,
            
n
242
      "metadata_modified": "2021-09-15T12:05:33.361264",
n
256
      "metadata_modified": "2021-09-16T13:00:30.776420",
            
243
      "mimetype": null,

            
244
      "mimetype_inner": null,
257
      "mimetype": null,
            
258
      "mimetype_inner": null,
            
245
      "name": "Dataset S4",
259
      "name": "Dataset_S4",
            
246
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
260
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
247
      "position": 3,
261
      "position": 3,
            
n
n
262
      "publication_state": "",
            
263
      "resource_size": "{\"size_units\": \"kb\", \"size_value\": 
            
264
\"\"}",
            
265
      "resource_type": null,
            
266
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": \"public\", 
            
267
\"shared_secret\": \"\"}",
            
268
      "size": 46904,
            
269
      "state": "active",
            
270
      "url": 
            
271
esource/993d0dae-ce0d-4b0f-bc22-427d2673cd13/download/dataset_s4.csv",
            
272
      "url_type": "upload"
            
273
    },
            
274
    {
            
275
      "cache_last_updated": null,
            
276
      "cache_url": null,
            
277
      "created": "2021-09-16T12:43:30.658314",
            
278
      "description": "Dataset_S5.csv: Net relatedness index (NRI) 
            
279
values for vertebrate clades showing an observed disparity in 
            
280
pantropical diversity in the Neotropical, Indomalayan and Afrotropical 
            
281
moist forest regions and associated P-values. Positive values indicate 
            
282
phylogenetic clustering, whereas negative values indicate phylogenetic 
            
283
overdispersion.",
            
284
      "doi": "",
            
285
      "format": ".csv",
            
286
      "hash": "",
            
287
      "id": "eb72dfb6-ddcd-4363-8ce5-b605ea8bd1f3",
            
288
      "last_modified": null,
            
289
      "metadata_modified": "2021-09-16T13:01:16.585311",
            
290
      "mimetype": null,
            
291
      "mimetype_inner": null,
            
292
      "name": "Dataset_S5",
            
293
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
294
      "position": 4,
            
295
      "publication_state": "",
            
296
      "resource_size": "{\"size_units\": \"kb\", \"size_value\": 
            
297
\"\"}",
            
298
      "resource_type": null,
            
299
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": \"public\", 
            
300
\"shared_secret\": \"\"}",
            
301
      "size": 1652,
            
302
      "state": "active",
            
303
      "url": 
            
304
esource/eb72dfb6-ddcd-4363-8ce5-b605ea8bd1f3/download/dataset_s5.csv",
            
305
      "url_type": "upload"
            
306
    },
            
307
    {
            
308
      "cache_last_updated": null,
            
309
      "cache_url": null,
            
310
      "created": "2021-09-16T12:45:37.115360",
            
311
      "description": "R script to replicate the linear modelling 
            
312
analyses.",
            
313
      "doi": "",
            
314
      "format": ".R",
            
315
      "hash": "",
            
316
      "id": "f7e89750-58cc-4d19-a5d0-32cf41e7deef",
            
317
      "last_modified": null,
            
318
      "metadata_modified": "2021-09-16T12:45:37.088727",
            
319
      "mimetype": null,
            
320
      "mimetype_inner": null,
            
321
      "name": "Script_1",
            
322
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
323
      "position": 5,
            
248
      "publication_state": "",
324
      "publication_state": "",
            
249
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
325
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
            
250
\"kb\"}",
326
\"kb\"}",
            
251
      "resource_type": null,
327
      "resource_type": null,
            
252
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
328
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
            
253
\"shared_secret\": \"\"}",
329
\"shared_secret\": \"\"}",
            
n
254
      "size": 46904,
n
330
      "size": 8705,
            
255
      "state": "active",
331
      "state": "active",
            
256
      "url": 
332
      "url": 
            
n
257
esource/39396f2a-8074-42eb-a846-e05edee2c513/download/dataset_s4.csv",
n
333
fc875b9/resource/f7e89750-58cc-4d19-a5d0-32cf41e7deef/download/gls.r",
            
258
      "url_type": "upload"
334
      "url_type": "upload"
            
259
    },
335
    },
            
260
    {
336
    {
            
n
261
      "cache_last_updated": null,
n

            
262
      "cache_url": null,
337
      "cache_last_updated": null,
            
338
      "cache_url": null,
            
263
      "created": "2021-09-15T12:06:02.368837",
339
      "created": "2021-09-16T12:46:11.845641",
            
264
      "description": "Dataset_S5.csv: Net relatedness index (NRI) in 
340
      "description": "Script used to generate the configurations files 
            
265
three tropical moist forest regions and associated p-values for 
341
to run the simulation experiment.",
            
266
pantropically distributed taxa.",

            
267
      "doi": "",
342
      "doi": "",
            
n
268
      "format": ".csv",
n
343
      "format": ".R",
            
269
      "hash": "",
344
      "hash": "",
            
n
270
      "id": "41abc042-7c25-424d-bed2-196912d6e7ab",
n
345
      "id": "e02e013f-3977-4387-89ce-e0ede683e7e1",
            
271
      "last_modified": null,
346
      "last_modified": null,
            
n
272
      "metadata_modified": "2021-09-15T12:06:02.347186",
n
347
      "metadata_modified": "2021-09-16T12:46:11.813525",
            
273
      "mimetype": null,

            
274
      "mimetype_inner": null,
348
      "mimetype": null,
            
275
      "name": "Dataset S5",
349
      "mimetype_inner": null,
            
350
      "name": "Script_2",
            
276
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
351
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
n
277
      "position": 4,
n
352
      "position": 6,
            
278
      "publication_state": "",
353
      "publication_state": "",
            
279
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
354
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
            
280
\"kb\"}",
355
\"kb\"}",
            
281
      "resource_type": null,
356
      "resource_type": null,
            
282
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
357
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
            
283
\"shared_secret\": \"\"}",
358
\"shared_secret\": \"\"}",
            
n
284
      "size": 1652,
n
359
      "size": 6345,
            
285
      "state": "active",
360
      "state": "active",
            
286
      "url": 
361
      "url": 
            
n
287
esource/41abc042-7c25-424d-bed2-196912d6e7ab/download/dataset_s5.csv",
n
362
e013f-3977-4387-89ce-e0ede683e7e1/download/gen3sis_config_template.r",
            
288
      "url_type": "upload"
363
      "url_type": "upload"
            
289
    },
364
    },
            
290
    {
365
    {
            
n
291
      "cache_last_updated": null,
n

            
292
      "cache_url": null,
366
      "cache_last_updated": null,
            
367
      "cache_url": null,
            
293
      "created": "2021-09-15T11:53:49.193691",
368
      "created": "2021-09-16T12:44:44.443964",
            
294
      "description": "GLS.R R script to replicate the linear modeling 
369
      "description": "Script used to generate the configurations files 
            
295
analyses.",
370
to run the simulation experiment.",
            
296
      "doi": "",
371
      "doi": "",
            
n
297
      "format": "",
n
372
      "format": ".R",
            
298
      "hash": "",
373
      "hash": "",
            
n
299
      "id": "94e4eef9-a818-4893-a71a-eacf5b4ba867",
n
374
      "id": "128aaa9b-008c-40a9-91c2-661848a9d9d8",
            
300
      "last_modified": null,
375
      "last_modified": null,
            
n
301
      "metadata_modified": "2021-09-15T11:53:49.167409",
n
376
      "metadata_modified": "2021-09-16T12:44:44.299371",
            
302
      "mimetype": null,

            
303
      "mimetype_inner": null,
377
      "mimetype": null,
            
378
      "mimetype_inner": null,
            
304
      "name": "GLS script",
379
      "name": "Script_3",
            
305
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
380
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",
            
n
306
      "position": 5,
n
381
      "position": 7,
            
307
      "publication_state": "",
382
      "publication_state": "",
            
308
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
383
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 
            
309
\"kb\"}",
384
\"kb\"}",
            
310
      "resource_type": null,
385
      "resource_type": null,
            
311
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
386
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 
            
312
\"shared_secret\": \"\"}",
387
\"shared_secret\": \"\"}",
            
n
313
      "size": 8705,
n

            
314
      "state": "active",

            
315
      "url": 

            
316
fc875b9/resource/94e4eef9-a818-4893-a71a-eacf5b4ba867/download/gls.r",

            
317
      "url_type": "upload"

            
318
    },

            
319
    {

            
320
      "cache_last_updated": null,

            
321
      "cache_url": null,

            
322
      "created": "2021-09-15T11:45:27.749059",

            
323
      "description": "Gen3sis_config_creator.R and 

            
324
Gen3sis_config_template.R scripts generate the configurations files to 

            
325
run the simulation experiment.",

            
326
      "doi": "",

            
327
      "format": "R",

            
328
      "hash": "",

            
329
      "id": "a571cd80-2302-4fd8-aa60-2c3176654bb5",

            
330
      "last_modified": null,

            
331
      "metadata_modified": "2021-09-15T11:45:27.723569",

            
332
      "mimetype": null,

            
333
      "mimetype_inner": null,

            
334
      "name": "Gen3sis config creator",

            
335
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",

            
336
      "position": 6,

            
337
      "publication_state": "",

            
338
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 

            
339
\"kb\"}",

            
340
      "resource_type": null,

            
341
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 

            
342
\"shared_secret\": \"\"}",

            
343
      "size": 3070,
388
      "size": 3070,
            
344
      "state": "active",
389
      "state": "active",
            
345
      "url": 
390
      "url": 
            
t
346
71cd80-2302-4fd8-aa60-2c3176654bb5/download/gen3sis_config_creator.r",
t
391
8aaa9b-008c-40a9-91c2-661848a9d9d8/download/gen3sis_config_creator.r",
            
347
      "url_type": "upload"

            
348
    },

            
349
    {

            
350
      "cache_last_updated": null,

            
351
      "cache_url": null,

            
352
      "created": "2021-09-15T11:53:08.187875",

            
353
      "description": "Gen3sis_config_creator.R and 

            
354
Gen3sis_config_template.R scripts generate the configurations files to 

            
355
run the simulation experiment.",

            
356
      "doi": "",

            
357
      "format": "",

            
358
      "hash": "",

            
359
      "id": "60c365f0-90a2-4001-9e46-24071dd08382",

            
360
      "last_modified": null,

            
361
      "metadata_modified": "2021-09-15T11:53:08.168593",

            
362
      "mimetype": null,

            
363
      "mimetype_inner": null,

            
364
      "name": "Gen3sis config template",

            
365
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",

            
366
      "position": 7,

            
367
      "publication_state": "",

            
368
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 

            
369
\"kb\"}",

            
370
      "resource_type": null,

            
371
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 

            
372
\"shared_secret\": \"\"}",

            
373
      "size": 6345,

            
374
      "state": "active",

            
375
      "url": 

            
376
365f0-90a2-4001-9e46-24071dd08382/download/gen3sis_config_template.r",

            
377
      "url_type": "upload"

            
378
    },

            
379
    {

            
380
      "cache_last_updated": null,

            
381
      "cache_url": null,

            
382
      "created": "2021-09-15T11:48:21.670609",

            
383
      "description": "Zip folder containing:\r\n\r\nDataset_S1.csv: 

            
384
includes species diversity counts for 237 clades in tropical moist 

            
385
forests (TMF) in the Neotropics (NeotropicalTMF), Indomalaya 

            
386
(IndomalayanTMF), Afrotropics (AfrotropicalTMF), All three TMF regions 

            
387
together (AllTMF), all non-TMF regions (NonTMF), and in total (Total). 

            
388
As well as whether the clade is pantropical  (Pantropical_clade) and 

            
389
shows the pantropical diversity disparity (PDD_clade). 

            
390
\r\nDataset_S2.csv: environmental and species richness data. Longitude 

            
391
(x), latitude (y), potential evapotranspiration (PET), mean annual 

            
392
temperature (MAT), mean annual precipitation), amphibian, bird, 

            
393
mammal, and reptile species richness, PC1 and PC2 of environmental PCA 

            
394
and the region. Environmental data (from CHELSA and ENVIREM) and 

            
395
species richness summarised from published data (vertLife, MOL, IUCN, 

            
396
GARD).\r\nDataset_S3.csv: - Paleoenvironmental reconstructions 

            
397
(details in the associated SI appendix) including latitude (y), 

            
398
longitude (x), and temperature data across 200 myrs at 170 kyr 

            
399
intervals.\r\nDataset_S4.csv: simulation model parameters and 

            
400
diversity summary statistics. Including rate of temperature niche 

            
401
evolution (Tev), temperature niche width (TW), divergence threshold 

            
402
(S), Dispersal probability distribution shape (WeibullShape) and 

            
403
information on number of extinct species, number of extant species, 

            
404
total species, Spearman correlation coefficient between absolute 

            
405
latitude and species richness (latitude_richness_cor), and diversity 

            
406
in the Neotropics, Indomalaya, Afrotropics. Also, whether the 

            
407
simulation generated pantropical distribution of species 

            
408
(pantropicality_index), or the pantropical diversity disparity 

            
409
(PDD_index). Finally what time step the simulation exited at (0 for 

            
410
complete simulations).\r\nDataset_S5.csv: Net relatedness index (NRI) 

            
411
in three tropical moist forest regions and associated p-values for 

            
412
pantropically distributed taxa.\r\nGen3sis_config_creator.R and 

            
413
Gen3sis_config_template.R scripts generate the configurations files to 

            
414
run the simulation experiment.\r\nGLS.R R script to replicate the 

            
415
linear modelling analyses.\r\n",

            
416
      "doi": "",

            
417
      "format": ".zip",

            
418
      "hash": "",

            
419
      "id": "1f9cddb0-7035-4c47-84c7-e2846759f342",

            
420
      "last_modified": null,

            
421
      "metadata_modified": "2021-09-15T11:48:21.652594",

            
422
      "mimetype": null,

            
423
      "mimetype_inner": null,

            
424
      "name": "",

            
425
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",

            
426
      "position": 8,

            
427
      "publication_state": "",

            
428
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 

            
429
\"kb\"}",

            
430
      "resource_type": null,

            
431
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 

            
432
\"shared_secret\": \"\"}",

            
433
      "size": 47630797,

            
434
      "state": "active",

            
435
      "url": 

            
436
esource/1f9cddb0-7035-4c47-84c7-e2846759f342/download/envidat_si.zip",

            
437
      "url_type": "upload"

            
438
    },

            
439
    {

            
440
      "cache_last_updated": null,

            
441
      "cache_url": null,

            
442
      "created": "2021-09-15T11:51:54.396594",

            
443
      "description": "Dataset_S1.csv includes species diversity counts 

            
444
for 237 clades in tropical moist forests (TMF) in the Neotropics 

            
445
(NeotropicalTMF), Indomalaya (IndomalayanTMF), Afrotropics 

            
446
(AfrotropicalTMF), All three TMF regions together (AllTMF), all 

            
447
non-TMF regions (NonTMF), and in total (Total). As well as whether the 

            
448
clade is pantropical  (Pantropical_clade) and shows the pantropical 

            
449
diversity disparity (PDD_clade). ",

            
450
      "doi": "",

            
451
      "format": "",

            
452
      "hash": "",

            
453
      "id": "5e558880-f6fd-4ec6-ab35-e7d07180d690",

            
454
      "last_modified": null,

            
455
      "metadata_modified": "2021-09-15T12:01:41.711067",

            
456
      "mimetype": null,

            
457
      "mimetype_inner": null,

            
458
      "name": "Dataset S1",

            
459
      "package_id": "b7783edd-a5bc-4854-8e7d-1698afc875b9",

            
460
      "position": 9,

            
461
      "publication_state": "",

            
462
      "resource_size": "{\"size_value\": \"\", \"size_units\": 

            
463
\"kb\"}",

            
464
      "resource_type": null,

            
465
      "restricted": "{\"level\": \"public\", \"allowed_users\": \"\", 

            
466
\"shared_secret\": \"\"}",

            
467
      "size": 8409,

            
468
      "state": "active",

            
469
      "url": 

            
470
esource/5e558880-f6fd-4ec6-ab35-e7d07180d690/download/dataset_s1.csv",

            
471
      "url_type": "upload"
392
      "url_type": "upload"
            
472
    }
393
    }
            
473
  ],
394
  ],
            
474
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[5.95587, 
395
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[5.95587, 
            
475
45.81802],[5.95587, 47.80838],[10.49203, 47.80838],[10.49203, 
396
45.81802],[5.95587, 47.80838],[10.49203, 47.80838],[10.49203, 
            
476
45.81802],[5.95587, 45.81802]]]}",
397
45.81802],[5.95587, 45.81802]]]}",
            
477
  "spatial_info": "Switzerland",
398
  "spatial_info": "Switzerland",
            
478
  "state": "active",
399
  "state": "active",
            
479
  "subtitle": "",
400
  "subtitle": "",
            
480
  "tags": [
401
  "tags": [
            
481
    {
402
    {
            
482
      "display_name": "GEN3SIS",
403
      "display_name": "GEN3SIS",
            
483
      "id": "7fd8733b-4feb-438b-a363-65cb5ce4b52a",
404
      "id": "7fd8733b-4feb-438b-a363-65cb5ce4b52a",
            
484
      "name": "GEN3SIS",
405
      "name": "GEN3SIS",
            
485
      "state": "active",
406
      "state": "active",
            
486
      "vocabulary_id": null
407
      "vocabulary_id": null
            
487
    },
408
    },
            
488
    {
409
    {
            
489
      "display_name": "MECHANISTIC MODELING",
410
      "display_name": "MECHANISTIC MODELING",
            
490
      "id": "64a80515-5864-4aee-9311-9fa9b13b8b5c",
411
      "id": "64a80515-5864-4aee-9311-9fa9b13b8b5c",
            
491
      "name": "MECHANISTIC MODELING",
412
      "name": "MECHANISTIC MODELING",
            
492
      "state": "active",
413
      "state": "active",
            
493
      "vocabulary_id": null
414
      "vocabulary_id": null
            
494
    },
415
    },
            
495
    {
416
    {
            
496
      "display_name": "PALEOCLIMATE",
417
      "display_name": "PALEOCLIMATE",
            
497
      "id": "5b2c5931-065b-49a9-89a4-b082eaf78e0e",
418
      "id": "5b2c5931-065b-49a9-89a4-b082eaf78e0e",
            
498
      "name": "PALEOCLIMATE",
419
      "name": "PALEOCLIMATE",
            
499
      "state": "active",
420
      "state": "active",
            
500
      "vocabulary_id": null
421
      "vocabulary_id": null
            
501
    },
422
    },
            
502
    {
423
    {
            
503
      "display_name": "PANTROPICAL DIVERSITY DISPARITY",
424
      "display_name": "PANTROPICAL DIVERSITY DISPARITY",
            
504
      "id": "c1a2995c-32b5-4bb6-9de7-e1f29e697791",
425
      "id": "c1a2995c-32b5-4bb6-9de7-e1f29e697791",
            
505
      "name": "PANTROPICAL DIVERSITY DISPARITY",
426
      "name": "PANTROPICAL DIVERSITY DISPARITY",
            
506
      "state": "active",
427
      "state": "active",
            
507
      "vocabulary_id": null
428
      "vocabulary_id": null
            
508
    },
429
    },
            
509
    {
430
    {
            
510
      "display_name": "PLATE TECTONICS",
431
      "display_name": "PLATE TECTONICS",
            
511
      "id": "747956ea-3953-4a5e-b63e-0eb7620dea9e",
432
      "id": "747956ea-3953-4a5e-b63e-0eb7620dea9e",
            
512
      "name": "PLATE TECTONICS",
433
      "name": "PLATE TECTONICS",
            
513
      "state": "active",
434
      "state": "active",
            
514
      "vocabulary_id": null
435
      "vocabulary_id": null
            
515
    }
436
    }
            
516
  ],
437
  ],
            
517
  "title": "Data from: Earth history events shaped the evolution of 
438
  "title": "Data from: Earth history events shaped the evolution of 
            
518
uneven biodiversity across tropical moist forests",
439
uneven biodiversity across tropical moist forests",
            
519
  "type": "dataset",
440
  "type": "dataset",
            
520
  "url": null,
441
  "url": null,
            
521
  "version": "1.0"
442
  "version": "1.0"
            
522
}
443
}