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Enregistrement W4220731311 · doi:10.1111/ele.13726

The latitudinal gradient in rates of evolution for bird beaks, a species interaction trait

2022· review· en· W4220731311 sur OpenAlexafffund
Benjamin G. Freeman, Thomas Weeks, Dolph Schluter, Joseph A. Tobias

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKBanting Research Foundation
Mots-clésEcologyTraitBiologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Where is evolution fastest? The biotic interactions hypothesis proposes that greater species richness creates more ecological opportunity, driving faster evolution at low latitudes, whereas the 'empty niches' hypothesis proposes that ecological opportunity is greater where diversity is low, spurring faster evolution at high latitudes. We tested these contrasting predictions by analysing rates of beak evolution for a global dataset of 1141 avian sister species. Rates of beak size evolution are similar across latitudes, with some evidence that beak shape evolves faster in the temperate zone, consistent with the empty niches hypothesis. The empty niches hypothesis is further supported by a meta-analysis showing that rates of trait evolution and recent speciation are generally faster in the temperate zone, whereas rates of molecular evolution are slightly faster in the tropics. Our results suggest that drivers of evolutionary diversification are either similar across latitudes or more potent in the temperate zone, thus calling into question multiple hypotheses that invoke faster tropical evolution to explain the latitudinal diversity gradient.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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