Notice bibliographique
Résumé
Summary A key question in the fields of macroecology and evolution is how rates of evolution vary across gradients, be they ecological (e.g. temperature, rainfall, net primary productivity), geographic (e.g. latitude, elevation), morphological (e.g. body mass), etc. Evolutionary rates across gradients ( evorag 2.0) is a new software package provided as open source in the r language (and available from CRAN ) that tests whether rates of trait evolution vary continuously across such continuous gradients. The approach uses quantitative trait data for a series of sister‐pair contrasts (i.e. sister species or other types of sister taxa) and applies Brownian Motion and Ornstein Uhlenbeck models in which parameter (evolutionary rate and constraint) values vary as a function of discrete variables (e.g. male vs. female) and/or continuous variables (e.g. latitude, temperature, body size). We used simulation to test performance of the models in Evo RAG . Our gradient models accurately estimate parameter values, have very low levels of bias, and low rates of model misspecification. The modelling framework developed here provides great flexibility in designing models that test how rates of evolution vary across gradients. We provide an example where both discrete (songbird vs. suboscine) and continuous (latitude) effects on evolutionary rate in avian song were simultaneously estimated.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».