The latitudinal gradient in hand-wing-index: global patterns and predictors of wing morphology in birds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An organism’s ability to disperse influences many fundamental processes in ecology. However, standardised estimates of dispersal ability are rarely available, and thus the patterns and drivers of broad-scale variation in dispersal ability remain unclear. Here we present a global dataset of avian hand-wing index (HWI), an estimate of wingtip pointedness widely adopted as a proxy for flight efficiency and dispersal in birds. We show that HWI is correlated with geography and ecology across 10,391 (>99 %) bird species, increasing at higher latitudes and in migratory and/or non-territorial species. After controlling for these effects, the strongest predictor of HWI is temperature variability (i.e. seasonality), with secondary effects of diet and habitat type. Our analyses (1) reveal a prominent latitudinal gradient in HWI shaped by ecological and environmental factors, and (2) provide a global index of avian dispersal ability for wider use in community ecology, macroecology, and macroevolution. Statement of authorship The study was conceived by CS and JAT. Data collection was led by JAT, SC, and CS, with contributions from CS, MNC, NA, SEIJ, CV, HEAM, TPB, and SC. CS performed the analyses. CS and JAT wrote the manuscript and all authors revised the text.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».