Trait-dependent diversification in angiosperms: patterns, models and data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variation in species richness across the tree of life, accompanied by the incredible variety of ecological and morphological characteristics found in nature, has inspired many studies to link traits with species diversification. Angiosperms are a highly diverse group that has fundamentally shaped life on earth since the Cretaceous, and illustrate how species diversification affects ecosystem functioning. Numerous traits and processes have been linked to differences in species richness within this group, but we know little about how these interact and their relative importance. Here, we synthesized data from 152 studies that used state-dependent speciation and extinction (SSE) models on angiosperm clades. Intrinsic traits related to reproduction and morphology were often linked to diversification but a set of universal drivers did not emerge as traits did not have consistent effects across clades. Importantly, dataset properties were correlated to SSE model results - trees that were larger, older, or less well-sampled tended to yield trait-dependent outcomes. We compared these properties to recommendations for SSE model use and provide a set of best practices to follow when designing studies and reporting results. Finally, we argue that SSE model inferences should be considered in a larger context incorporating species’ ecology, demography and genetics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».