To what extent do new fossil discoveries change our understanding of clade evolution? A cautionary tale from burying beetles (Coleoptera:<i>Nicrophorus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Divergence time estimates derived from phylogenies are crucial to infer historical biogeography and diversification dynamics. Yet, the impact of fossil record incompleteness on macroevolutionary reconstructions remains equivocal. Here, we investigate to what extent gaps in the fossil record can impinge downstream evolutionary inferences in the beetle family Silphidae. Recent discoveries have pushed back the fossil record of this group from the Eocene into the Jurassic. We estimated the divergence times of the family using both its currently understood fossil record and the fossil record known prior to these recent discoveries. All fossil calibrations were informed with different parametric distributions to investigate the weight of priors on posterior age estimates. Based on time-calibrated trees, we assessed the impact of fossil calibrations on the inference of ancestral ranges and diversification rate dynamics in the genus Nicrophorus. Depending upon the selected sets of fossil constraints, the age discrepancies had a major impact on the macroevolutionary inferences: the biogeographic extrapolations relative to paleogeography are markedly contrasting, and the calculated rates at which species form or go extinct (and when they varied) are strikingly different. We show that soft prior distributions do not necessarily alleviate such shortcomings therefore preventing the inference of reliable macroevolutionary patterns in groups presenting a taphonomic bias in their fossil record.
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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 | 0,038 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».