Moving towards a better understanding of iterative evolution: an example from the late Silurian Monograptidae (Graptolithina) of the Baltic Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iterative evolution has proved a difficult evolutionary phenomenon to study and interpret. Inferences of causality vary from study to study and quantitatively based phylogenetic reconstruction has never been attempted. In an effort to better understand iterative evolution we employed stratocladistics, gap analysis and disparity analysis to study the case of the Monograptidae in the aftermath of the late Silurian Cyrtograptus lundgreni extinction event. Our combination of gap analytical and stratocladistic techniques allowed us to elucidate the evolutionary relationships between the studied taxa. Based on our stratocladistic results we recommend the generic reassignment of five monograptid taxa. The stratocladistic results, in conjunction with morphological disparity analysis suggest the presence of a persistent developmental potential for the emergence of iteratively evolving characters. This persistent potential appears to be limited by extrinsic ecological constraints, which would have relaxed in the aftermath of the C. lundgreni extinction event. Our findings indicate that iterative evolution in the late Silurian Monograptidae is a product of the interaction of both intrinsic and extrinsic constraints on the acquisition of the iteratively evolving character, with the exact causality being dependent on the particular character.
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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 ».