Assessment of sources of variance and patterns of overlap in microchiropteran wing morphology in southeast Queensland, Australia
Notice bibliographique
Résumé
In ecomorphological relationships, ecological similarities or overlap between species may occur with morphological similarity or overlap. Determination of morphological distinctness is thus important when relating morphology with ecology. This is the first of a series of papers investigating the ecomorphology of Microchiroptera in southeast Queensland, Australia, and in it I describe means and ranges of measurements and distinctness of wing morphology. In 21 species from this region, species means for aspect ratio (relative wing width) ranged from 4.98 to 8.25, while wing loading (mass by wing area) ranged from 4.32 to 15.9 N/m 2 . For these variables, each species' range (minimummaximum) overlaps that of at least one other species, with greater overlap at lower values. Morphological overlap was frequent, owing to a consistently wide range of wing dimensions within species, with greater overlap at low aspect ratios and wing loadings where species were more closely packed. For all variables, the variance arising from the method of measurement (wing extend and trace) was less than intraspecific variance, but in many cases was similar to interspecific overlap. A proportion of the range and overlap in wing-morphology variables is attributable to measurement variance. The variance in aspect ratio was lower than in wing loading at species, genus, family, and region levels. Phylogenetic constraint on aspect ratio appears to be greater than on wing loading, particularly at the family level. At family and genus levels, aspect ratio varied less than wing loading. No overlap in aspect ratio occurred at family level. I group species into morphologically distinct units and provide predictions of the flight behaviour of these.
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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 | 0,000 |
| 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 ».