The evolutionary origins of diadromy inferred from a time-calibrated phylogeny for Clupeiformes (herring and allies)
Notice bibliographique
Résumé
One of the most remarkable types of migration found in animals is diadromy, a life-history behaviour in which individuals move between oceans and freshwater habitats for feeding and reproduction. Diadromous fishes include iconic species such as salmon, eels and shad, and have long fascinated biologists because they undergo extraordinary physiological and behavioural modifications to survive in very different habitats. However, the evolutionary origins of diadromy remain poorly understood. Here, we examine the widely accepted productivity hypothesis, which states that differences in productivity between marine and freshwater biomes determine the origins of the different modes of diadromy. Specifically, the productivity hypothesis predicts that anadromous lineages should evolve in temperate areas from freshwater ancestors and catadromous lineages should evolve in tropical areas from marine ancestors. To test this, we generated a time-calibrated phylogeny for Clupeiformes (herrings, anchovies, sardines and allies), an ecologically and economically important group that includes high diversity of diadromous species. Our results do not support the productivity hypothesis. Instead we find that the different modes of diadromy do not have predictable ancestry based on latitude, and that predation, competition and geological history may be at least as important as productivity in determining the origins of diadromy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».