Pattern and Process in the Comparative Study of Convergent Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Understanding processes that have shaped broad-scale biodiversity patterns is a fundamental goal in evolutionary biology. The development of phylogenetic comparative methods has yielded a tool kit for analyzing contemporary patterns by explicitly modeling processes of change in the past, providing neontologists tools for asking questions previously accessible only for select taxa via the fossil record or laboratory experimentation. The comparative approach, however, differs operationally from alternative approaches to studying convergence in that, for studies of only extant species, convergence must be inferred using evolutionary process models rather than being directly measured. As a result, investigation of evolutionary pattern and process cannot be decoupled in comparative studies of convergence, even though such a decoupling could in theory guard against adaptationist bias. Assumptions about evolutionary process underlying comparative tools can shape the inference of convergent pattern in sometimes profound ways and can color interpretation of such patterns. We discuss these issues and other limitations common to most phylogenetic comparative approaches and suggest ways that they can be avoided in practice. We conclude by promoting a multipronged approach to studying convergence that integrates comparative methods with complementary tests of evolutionary mechanisms and includes ecological and biogeographical perspectives. Carefully employed, the comparative method remains a powerful tool for enriching our understanding of convergence in macroevolution, especially for investigation of why convergence occurs in some settings but not others.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».