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Enregistrement W2071452497 · doi:10.1371/journal.pone.0009617

Evolutionary Divergence in Brain Size between Migratory and Resident Birds

2010· article· en· W2071452497 sur OpenAlexaff
Daniel Sol, Núria García-Muñoz, Andrew N. Iwaniuk, Katie E. Davis, Andrew Meade, W. Alice Boyle, Tamás Székely

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain sizePasserineEvolutionary biologyBiologyDivergence (linguistics)Phylogenetic comparative methodsPhylogeneticsPhylogenetic treeEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite important recent progress in our understanding of brain evolution, controversy remains regarding the evolutionary forces that have driven its enormous diversification in size. Here, we report that in passerine birds, migratory species tend to have brains that are substantially smaller (relative to body size) than those of resident species, confirming and generalizing previous studies. Phylogenetic reconstructions based on Bayesian Markov chain methods suggest an evolutionary scenario in which some large brained tropical passerines that invaded more seasonal regions evolved migratory behavior and migration itself selected for smaller brain size. Selection for smaller brains in migratory birds may arise from the energetic and developmental costs associated with a highly mobile life cycle, a possibility that is supported by a path analysis. Nevertheless, an important fraction (over 68%) of the correlation between brain mass and migratory distance comes from a direct effect of migration on brain size, perhaps reflecting costs associated with cognitive functions that have become less necessary in migratory species. Overall, our results highlight the importance of retrospective analyses in identifying selective pressures that have shaped brain evolution, and indicate that when it comes to the brain, larger is not always better.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations100
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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