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Enregistrement W2038150976 · doi:10.1086/660830

Adaptive Radiation and Ecological Opportunity in Sulawesi and Philippine Fanged Frog (<i>Limnonectes</i>) Communities

2011· article· en· W2038150976 sur OpenAlexaff
Mohammad Iqbal Setiadi, Jimmy A. McGuire, Rafe M. Brown, Mohammad Zubairi, Djoko T. Iskandar, Noviar Andayani, Jatna Supriatna, Ben J. Evans

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEcologyAdaptive radiationBiologyGeographyPhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because island communities are derived from mainland communities, they are often less diverse by comparison. However, reduced complexity of island communities can also present ecological opportunities. For example, amphibian diversity on Sulawesi Island is lower than it is in the Philippines, but Sulawesi supports a surprising diversity of Sulawesi fanged frogs (Limnonectes). Here we examine molecular, morphological, and geographical variation of fanged frogs from these two regions. Using genealogical concordance, morphology, and a Bayesian approach to species delimitation, we identified 13 species on Sulawesi, only four of which have been previously described. After evolutionary history is accounted for, a model with multiple body size optima in sympatric species is favored over a "random-walk" model of body size evolution. Additionally, morphological variation is higher among sympatric than nonsympatric species on Sulawesi but not in the Philippines. These findings suggest that adaptive radiation of fanged frogs on Sulawesi was driven by natural selection to infiltrate ecological niches occupied by other frog lineages in the Philippines. This supports a role of ecological opportunity in community assembly: diversification in mature communities, such as the Philippines, is limited by a dearth of unoccupied ecological niches. On Sulawesi, evolutionary novelties originated in a predictable and replicated fashion in response to opportunities presented by a depauperate ancestral community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations83
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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