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Enregistrement W2623354643 · doi:10.1371/journal.pone.0178240

Shift from slow- to fast-water habitats accelerates lineage and phenotype evolution in a clade of Neotropical suckermouth catfishes (Loricariidae: Hypoptopomatinae)

2017· article· en· W2623354643 sur OpenAlexaff
Fábio Fernandes Roxo, Nathan K. Lujan, Victor Alberto Tagliacollo., Brandon T. Waltz, Gabriel de Souza da Costa e Silva, Cláudio Oliveira, James S. Albert

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensUniversity of TorontoThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Science Foundation
Mots-clésCladogenesisLoricariidaeHabitatBiologyCladeLineage (genetic)EcologyDiversification (marketing strategy)NicheEcological nicheEcosystemBiodiversityPhylogeneticsEvolutionary biologyFisheryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying habitat characteristics that accelerate organismal evolution is essential to understanding both the origins of life on Earth and the ecosystem properties that are most critical to maintaining life into the future. Searching for these characteristics on a large scale has only recently become possible via advances in phylogenetic reconstruction, time-calibration, and comparative analyses. In this study, we combine these tools with habitat and phenotype data for 105 species in a clade of Neotropical suckermouth catfishes commonly known as cascudinhos. Our goal was to determine whether riverine mesohabitats defined by different flow rates (i.e., pools vs. rapids) and substrates (plants vs. rocks) have affected rates of cascudinho cladogenesis and morphological diversification. In contrast to predictions based on general theory related to life in fast-flowing, rocky riverine habitats, Neoplecostomini lineages associated with these habitats exhibited increased body size, head shape diversity, and lineage and phenotype diversification rates. These findings are consistent with a growing understanding of river rapids as incubators of biological diversification and specialization. They also highlight the urgent need to conserve rapids habitats throughout the major rivers of the world.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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