Combining marine macroecology and palaeoecology in understanding biodiversity: microfossils as a model
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in the integration of macroecology and palaeoecology towards a better understanding of past, present, and anticipated future biodiversity dynamics. However, the empirical basis for this integration has thus far been limited. Here we review prospects for a macroecology-palaeoecology integration in biodiversity analyses with a focus on marine microfossils [i.e. small (or small parts of) organisms with high fossilization potential, such as foraminifera, ostracodes, diatoms, radiolaria, coccolithophores, dinoflagellates, and ichthyoliths]. Marine microfossils represent a useful model system for such integrative research because of their high abundance, large spatiotemporal coverage, and good taxonomic and temporal resolution. The microfossil record allows for quantitative cross-scale research designs, which help in answering fundamental questions about marine biodiversity, including the causes behind similarities in patterns of latitudinal and longitudinal variation across taxa, the degree of constancy of observed gradients over time, and the relative importance of hypothesized drivers that may explain past or present biodiversity patterns. The inclusion of a deep-time perspective based on high-resolution microfossil records may be an important step for the further maturation of macroecology. An improved integration of macroecology and palaeoecology would aid in our understanding of the balance of ecological and evolutionary mechanisms that have shaped the biosphere we inhabit today and affect how it may change in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».