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Enregistrement W3018178499 · doi:10.1101/2020.04.22.055061

Megaevolutionary dynamics in reptiles and the role of adaptive radiations in evolutionary innovation

2020· preprint· en· W3018178499 sur OpenAlexafffund
Tiago R. Simões, Oksana Vernygora, Michael W. Caldwell, Stephanie E. Pierce

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMuseum of Comparative Zoology, Harvard UniversityHarvard University
Mots-clésCladeAdaptive radiationEvolutionary biologyBiologyEvolutionary dynamicsRate of evolutionAdaptive evolutionAdaptation (eye)PhenotypeFossil RecordPhylogeneticsEcologyGeneGeneticsDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adaptive radiations are long believed to be responsible for the origin of phenotypic diversity and new body plans among higher clades in the fossil record. However, few studies have assessed rates of phenotypic evolution and disparity across broad scales of time to understand the evolutionary dynamics behind the origin of major clades, or how they relate to rates of molecular evolution. Here, we provide a total evidence approach to this problem using the largest available data set on diapsid reptiles. We find a strong decoupling between phenotypic and molecular rates of evolution, with many periods of accelerated phenotypic evolution or expansion of phenotypic disparity at the origin of major reptile clades and body plans that do not correspond to periods of adaptive radiation. We find heterogeneous rates of evolution during the acquisition of similarly adapted functional types, and that the origin of snakes is marked by exceptionally high evolutionary rates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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