Marine extinction risk shaped by trait–environment interactions over 500 million years
Notice bibliographique
Résumé
Perhaps the most pressing issue in predicting biotic responses to present and future global change is understanding how environmental factors shape the relationship between ecological traits and extinction risk. The fossil record provides millions of years of insight into how extinction selectivity (i.e., differential extinction risk) is shaped by interactions between ecological traits and environmental conditions. Numerous paleontological studies have examined trait-based extinction selectivity; however, the extent to which these patterns are shaped by environmental conditions is poorly understood due to a lack of quantitative synthesis across studies. We conducted a meta-analysis of published studies on fossil marine bivalves and gastropods that span 458 million years to uncover how global environmental and geochemical changes covary with trait-based extinction selectivity. We focused on geographic range size and life habit (i.e., infaunal vs. epifaunal), two of the most important and commonly examined predictors of extinction selectivity. We used geochemical proxies related to global climate, as well as indicators of ocean acidification, to infer average global environmental conditions. Life-habit selectivity is weakly dependent on environmental conditions, with infaunal species relatively buffered from extinction during warmer climate states. In contrast, the odds of taxa with broad geographic ranges surviving an extinction (>2500 km for genera, >500 km for species) are on average three times greater than narrow-ranging taxa (estimate of odds ratio: 2.8, 95% confidence interval = 2.3-3.5), regardless of the prevailing global environmental conditions. The environmental independence of geographic range size extinction selectivity emphasizes the critical role of geographic range size in setting conservation priorities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».