<b>Macroecological and macroevolutionary patterns emerge in the universe of GNU/Linux operating systems</b>
Notice bibliographique
Résumé
What leads to classically recognized patterns of biodiversity remains an open and contested question. It remains unknown if observed patterns are generated by biological or non‐biological mechanisms, or if we should expect the patterns to emerge in non‐biological systems. Here, we employ analogies between GNU/Linux operating systems (distros), a non‐biological system, and biodiversity, and we look for a number of well‐established ecological and evolutionary patterns in the Linux universe. We demonstrate that patterns of the Linux universe generally match macroecological patterns. Particularly, Linux distro commonness and rarity follow a skewed distribution with a clear excess of rare distros, we observed a power law mean‐variance scaling of temporal fluctuation, but there is only a weak relationship between niche breadth (number of software packages) and commonness. The diversity in the Linux universe also follows general macroevolutionary patterns: the number of phylogenetic lineages increases linearly through time, with clear per‐species diversification and extinction slowdowns, something that has been indirectly estimated, but not directly observed in biology. Moreover, the composition of functional traits (software packages) exhibits significant phylogenetic signal. The emergence of macroecological patterns across Linux suggests that the patterns are produced independently of system identity, which points to the possibility of non‐biological drivers of fundamental biodiversity patterns. At the same time, our study provides a step towards using Linux as a model system for exploring macroecological and macroevolutionary patterns.
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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 | 0,000 |
| 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 ».