Can latitudinal richness gradients be measured in the terrestrial fossil record?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studying the deep-time origins of macroecological phenomena can help us to understand their long-term drivers. Given the considerable spatiotemporal bias of the terrestrial fossil record, it behooves us to understand how much biological information is lost. The aim of this study is to establish whether latitudinal diversity gradients are detectable in a biased terrestrial fossil record. I develop a simulated fossilization approach, weighting the probability of terrestrial mammal species appearing in the fossil record based on body size and geographic-range size; larger species with larger range sizes are more likely to enter the fossil record. I create simulated fossil localities from the modern North American mammal record. I vary the percentage of species successfully fossilized and estimate the magnitude of the latitudinal diversity gradient (slope of the richness gradient and degree of species turnover). I find that estimates of the latitudinal diversity gradient are sensitive to the loss of species with small body size and geographic-range sizes. In some cases, simulated fossil-record bias completely obliterates evidence of declining richness with latitude, a phenomenon that is not ameliorated by the application of nonparametric richness estimation. However, if the rate of preservation is medium (50% of species) to high (75% of species), the magnitude of the latitudinal diversity gradient can be reliably estimated. Similarly, changes in the diversity gradient estimates are largely explained by differences in the diversity–climate relationship among iterations, suggesting that these relationships may be measurable in the 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».