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Enregistrement W2337886029 · doi:10.14288/1.0072981

What drives biological diversification? detecting traits under species selection

2012· article· en· W2337886029 sur OpenAlexaff
Richard G. FitzJohn

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Selection (genetic algorithm)BiologyEvolutionary biologyComputer scienceArtificial intelligenceBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species selection - heritable trait-dependent differences in rates of speciation or extinction - may be responsible for variation in both taxonomic and trait diversity among clades. While initially controversial, interest in species selection has been revived by the accumulation of evidence of widespread trait-dependent diversification. In my thesis, I developed and applied a number of new likelihood-based methods for investigating species selection by detecting the association between species traits and speciation or extinction rates. These methods are explicitly phylogenetic and incorporate simple, but commonly used, models of speciation, extinction, and trait evolution; I assume throughout that speciation and extinction can be modelled as a birth-death process where rates depend in some way on one or more traits, and that these traits evolve under a Markov process. In particular, I extended the BiSSE (Binary State Speciation and Extinction) method to allow use with incompletely resolved phylogenies, and developed analogous methods for multi-state discrete traits or combinations of binary traits (MuSSE; Multi-State Speciation and Extinction) and quantitative traits (QuaSSE; Quantitative State Speciation and Extinction). I tested the statistical performance of the methods using simulations, investigating their performance with variation in tree size, degree of resolution, number of traits, and departure from the true model. I used each method to consider a different biological question; I found that sexual dimorphism was shortlived but associated with elevated rates of speciation in shorebirds; that solitariness and monogamy are associated with decreased speciation rates in primates (showing that a previous analysis was robust to treating both traits simultaneously); and that body size was a poor predictor of speciation rates in primates. In chapter 5, I extended this analysis of body size to all mammals, and investigated if within-lineage increases in body size (Cope's rule) were balanced by species selection against large bodied species. I found little support for this hypothesis, with clade-specific differences in the direction of species selection and idiosyncratic variation in speciation rates. Together, the methods I have developed allow testing of long-standing hypotheses about causes of variation in biological diversity.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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