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Enregistrement W2160430275 · doi:10.1111/geb.12198

Have old species reached most environmentally suitable areas? A case study with<scp>S</scp>outh<scp>A</scp>merican phyllostomid bats

2014· article· en· W2160430275 sur OpenAlexfundno aff
Marcelo M. Weber, Richard D. Stevens, Maria Lúcia Lorini, Carlos Eduardo Viveiros Grelle

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAGE-WELL
Mots-clésLineage (genetic)Range (aeronautics)Ecological nicheNicheBiologyEcologySpecies distributionEvolutionary biologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim We used ecological niche modelling to test different models explaining the lineage age–area relationship. We hypothesized that lineage age should influence the proportion of potential range unfilled by phyllostomid bat species. We made explicit predictions about possible relationships between the proportion of unfilled potential range and lineage age. Our goal was to analyse empirical data and fit the model that best describes our data. Location SouthAmerica. Methods We modelled the ecological niche of 49 phyllostomid bat species usingMaxentandSupportVectorMachine (SVM). We calculated the proportion of unfilled potential range as the amount of area outside the current distribution divided by the current distribution (realized range size). Using a dated phylogeny, we regressed the proportion of unfilled potential range on lineage age. To compare our predictions we also regressed realized range size on lineage age. Results Unfilled potential range was weakly associated with lineage age. This relationship was an inverse function of lineage age, explaining between 0 and 17% of the proportion of unfilled potential range. Furthermore, the relationship between realized range size and lineage age exhibited a logarithmic function, with lineage age explaining between 13 and 20% of the variation in realized range size. Main conclusions Different regression models indicated that old phyllostomid species have smaller unfilled ranges than young species. That is, old species have filled most of the areas that are suitable for them. Furthermore, old species have larger realized ranges than young species. We thus refuted both the lineage age–area and taxon cycle models and lent support to the stasis post‐expansion model. This suggests that bat species can reach most of their potential range rapidly after cladogenesis and such occupation remains more or less constant through time.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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