Exploring the phylogenetic history of mammal species richness
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim At broad geographical scales, species richness is a product of three basic processes: speciation, extinction and migration. However, determining which of these processes predominates is a major challenge. Whilst palaeontological studies can provide information on speciation and extinction rates, data are frequently lacking. Here we use a recent dated phylogenetic tree of mammals to explore the relative importance of these three processes in structuring present‐day richness gradients. Location The global terrestrial biosphere. Methods We combine macroecological data with phylogenetic methods more typically used in community ecology to describe the phylogenetic history of regional faunas. Using simulations, we explore two simple phylogenetic metrics, the mean and variance in the pairwise distances between taxa, and describe their relationship to phylogenetic tree topology. We then use these two metrics to characterize the evolutionary relationships among mammal species assemblages across the terrestrial biome. Results We show that the mean and variance in the pairwise distances describe phylogenetic tree topology well, but are less sensitive to phylogenetic uncertainty than more direct measures of tree shape. We find the phylogeny for South American mammals is imbalanced and ‘stemmy’ (long branches towards the root), consistent with recent diversification within evolutionarily disparate lineages. In contrast, the phylogeny for African mammals is balanced and ‘tippy’ (long branches towards the tips), more consistent with the slow accumulation of diversity over long times, reflecting the Old World origin of many mammal clades. Main conclusions We show that phylogeny can accurately capture biogeographical processes operating at broad spatial scales and over long time periods. Our results support inferences from the fossil record – that the New World tropics are a diversity cradle whereas the Old World tropics are a museum of old diversity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».