Ancient life and moving fluids
Notice bibliographique
Résumé
Over 3.7 billion years of Earth history, life has evolved complex adaptations to help navigate and interact with the fluid environment. Consequently, fluid dynamics has become a powerful tool for studying ancient fossils, providing insights into the palaeobiology and palaeoecology of extinct organisms from across the tree of life. In recent years, this approach has been extended to the Ediacara biota, an enigmatic assemblage of Neoproterozoic soft-bodied organisms that represent the first major radiation of macroscopic eukaryotes. Reconstructing the ways in which Ediacaran organisms interacted with the fluids provides new insights into how these organisms fed, moved, and interacted within communities. Here, we provide an in-depth review of fluid physics aimed at palaeobiologists, in which we dispel misconceptions related to the Reynolds number and associated flow conditions, and specify the governing equations of fluid dynamics. We then review recent advances in Ediacaran palaeobiology resulting from the application of computational fluid dynamics (CFD). We provide a worked example and account of best practice in CFD analyses of fossils, including the first large eddy simulation (LES) experiment performed on extinct organisms. Lastly, we identify key questions, barriers, and emerging techniques in fluid dynamics, which will not only allow us to understand the earliest animal ecosystems better, but will also help to develop new palaeobiological tools for studying ancient life.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».