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Enregistrement W3153476930 · doi:10.1038/s42003-021-01887-8

The impact of locomotion on the brain evolution of squirrels and close relatives

2021· article· en· W3153476930 sur OpenAlexafffund
Ornella Bertrand, Hans P. Püschel, Julia A. Schwab, Mary Silcox, Stephen L. Brusatte

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloCHIST-ERANatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionLeverhulme TrustHorizon 2020 Framework ProgrammeAgenția Națională pentru Cercetare și DezvoltareMcGill UniversityAmerican Museum of Natural History
Mots-clésEndocastFossorialBiologyNeocortexExtant taxonBrain sizePhylogeneticsEvolutionary biologyArboreal locomotionZoologyEcologyNeuroscienceAnatomySkull

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do brain size and proportions relate to ecology and evolutionary history? Here, we use virtual endocasts from 38 extinct and extant rodent species spanning 50+ million years of evolution to assess the impact of locomotion, body mass, and phylogeny on the size of the brain, olfactory bulbs, petrosal lobules, and neocortex. We find that body mass and phylogeny are highly correlated with relative brain and brain component size, and that locomotion strongly influences brain, petrosal lobule, and neocortical sizes. Notably, species living in trees have greater relative overall brain, petrosal lobule, and neocortical sizes compared to other locomotor categories, especially fossorial taxa. Across millions of years of Eocene-Recent environmental change, arboreality played a major role in the early evolution of squirrels and closely related aplodontiids, promoting the expansion of the neocortex and petrosal lobules. Fossoriality in aplodontiids had an opposing effect by reducing the need for large brains.

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)0,001
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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