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Enregistrement W2063898287 · doi:10.1111/j.1469-185x.2012.00224.x

Ecophylogenetics: advances and perspectives

2012· review· en· W2063898287 sur OpenAlexaff
Nicolas Mouquet, Vincent Devictor, Christine N. Meynard, François Munoz, Louis‐Félix Bersier, Jérôme Chave, Pierre Couteron, Ambroise Dalecky, Colin Fontaine, Dominique Gravel, Olivier J. Hardy, Franck Jabot, Sébastien Lavergne, Mathew A. Leibold, David Mouillot, Tamara Münkemüller, Sandrine Pavoine, Andréas Prinzing, Ana S. L. Rodrigues, Rudolf P. Rohr, Élisa Thébault, Wilfried Thuiller

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesUniversité de MontpellierAgence Nationale de la RechercheEcological Society of America
Mots-clésMacroevolutionEcologyContext (archaeology)Relevance (law)Evolutionary ecologyBiodiversityBiologyPhylogenetic treePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecophylogenetics can be viewed as an emerging fusion of ecology, biogeography and macroevolution. This new and fast-growing field is promoting the incorporation of evolution and historical contingencies into the ecological research agenda through the widespread use of phylogenetic data. Including phylogeny into ecological thinking represents an opportunity for biologists from different fields to collaborate and has provided promising avenues of research in both theoretical and empirical ecology, towards a better understanding of the assembly of communities, the functioning of ecosystems and their responses to environmental changes. The time is ripe to assess critically the extent to which the integration of phylogeny into these different fields of ecology has delivered on its promise. Here we review how phylogenetic information has been used to identify better the key components of species interactions with their biotic and abiotic environments, to determine the relationships between diversity and ecosystem functioning and ultimately to establish good management practices to protect overall biodiversity in the face of global change. We evaluate the relevance of information provided by phylogenies to ecologists, highlighting current potential weaknesses and needs for future developments. We suggest that despite the strong progress that has been made, a consistent unified framework is still missing to link local ecological dynamics to macroevolution. This is a necessary step in order to interpret observed phylogenetic patterns in a wider ecological context. Beyond the fundamental question of how evolutionary history contributes to shape communities, ecophylogenetics will help ecology to become a better integrative and predictive science.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,077 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations448
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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