An Extended Maximum Likelihood Inference of Geographic Range Evolution by Dispersal, Local Extinction and Cladogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The origin and evolution of species’ ranges remains a central focus of historical biogeography and the advent of likelihood methods based on phylogenies has revolutionized the way in which range evolution has been studied. A decade ago, the first elements of what turned out to be a popular inference approach of ancestral ranges based on the processes of Dispersal, local Extinction and Cladogenesis ( DEC ) was proposed. The success of the DEC model lies in its use of a flexible statistical framework known as a Continuous Time Markov Chain and since, several conceptual and computational improvements have been proposed using this as a baseline approach. In the spirit of the original version of DEC , we introduce DEC eXtended ( DECX ) by accounting for rapid expansion and local extinction as possible anagenetic events on the phylogeny but without increasing model complexity ( i.e . in the number of free parameters). Classical vicariance as a cladogenetic event is also incorporated by making use of temporally flexible constraints on the connectivity between any two given areas in accordance with the movement of landmasses and dispersal opportunity over time. DECX is built upon a previous implementation in C/C++ and can analyze phylogenies on the order of several thousand tips in a few minutes. We test our model extensively on Pseudo Observed Datasets and on well-curated and recently published data from various island clades and a worldwide phylogeny of Amphibians (3309 species). We also propose the very first implementation of the DEC model that can specifically account for trees with fossil tips ( i.e . non-ultrametric) using the phylogeny of palpimanoid spiders as a case study. In this paper, we argue in favour of the proposed improvements, which have the advantage of being computationally efficient while toeing the line of increased biological realism.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».