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Enregistrement W1527747295 · doi:10.1111/j.1558-5646.2012.01786.x

DIVERSITY-DEPENDENT CLADOGENESIS AND TRAIT EVOLUTION IN THE ADAPTIVE RADIATION OF THE AUKS (AVES: ALCIDAE)

2012· article· en· W1527747295 sur OpenAlexaff
Jason T. Weir, Sara Mursleen

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladogenesisBiologyAdaptive radiationForagingEcologyCladeEvolutionary biologyTraitNicheEcological nichePhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through the course of an adaptive radiation, the evolutionary speed of cladogenesis and ecologically relevant trait evolution are expected to slow as species diversity increases, niches become occupied, and ecological opportunity declines. We develop new likelihood-based models to test diversity-dependent evolution in the auks, one of only a few families of seabirds adapted to underwater "flight," and which exhibit a large variety of bill sizes and shapes. Consistent with the expectations of adaptive radiation, we find both a decline in rates of cladogenesis (a sixfold decline) and bill shape (a 64-fold decline) evolution as diversity increased. Bill shape diverged into two clades at the basal cladogenesis event with one clade possessing mostly long, narrow bills used to forage primarily on fish, and the other with short thick bills used to forage primarily on plankton. Following this initial divergence in bill shape, size, a known correlate of both prey size and maximum diving depth, diverged rapidly within each of these clades. These results suggest that adaptive radiation in foraging traits underwent initial divergence in bill shape to occupy different food resources, followed by size differentiation to subdivide each niche along the depth axis of the water column.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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