The interaction of phylogeny and community structure: Linking the community composition and trait evolution of clades
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Community phylogenetic studies use information about the evolutionary relationships of species to understand the ecological processes of community assembly. A central premise of the field is that the evolution of species maps onto ecological patterns, and phylogeny reveals something more than species traits alone about the ecological mechanisms structuring communities, such as environmental filtering, competition, and facilitation. We argue, therefore, that there is a need for better understanding and modelling of the interaction of phylogeny with species traits and community composition. Innovation We outline a new approach that identifies clades that are ecophylogenetically clustered or overdispersed and assesses whether those clades have different rates of trait evolution. Ecophylogenetic theory would predict that the traits of clustered or overdispersed clades might have evolved differently, in terms of either tempo (fast or slow) or mode (e.g., under constraint or neutrally). We suggest that modelling the evolution of independent trait data in these clades represents a strong test of whether there is an association between the ecological co‐occurrence patterns of a species and its evolutionary history. Main conclusions Using an empirical dataset of mammals from around the world, we identify two clades of rodents whose species tend not to co‐occur in the same local assemblages (are phylogenetically overdispersed) and find independent evidence of slower rates of body mass evolution in these clades. Our approach, which assumes nothing about the mode of species trait evolution but instead seeks to explain it using ecological information, presents a new way to examine ecophylogenetic structure.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».