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Enregistrement W3006188573 · doi:10.1111/pala.12477

Moving towards a better understanding of iterative evolution: an example from the late Silurian Monograptidae (Graptolithina) of the Baltic Basin

2020· article· en· W3006188573 sur OpenAlexaff
Misha Whittingham, Sigitas Radzevičius, Andrej Spiridonov

Notice bibliographique

RevuePalaeontology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensRoyal British Columbia Museum
Organismes subventionnairesLietuvos Mokslo Taryba
Mots-clésTaxonExtinction (optical mineralogy)PaleontologyExtinction eventPhylogenetic treeCharacter (mathematics)Event (particle physics)Causality (physics)Character evolutionPhenomenonEvolutionary biologyGeologyBiologyCladeEpistemologyPhysicsMathematicsDemographyPhilosophySociologyBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,978

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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