Diversity dynamics of microfossils from the Cretaceous to the Neogene show mixed responses to events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microfossils have a ubiquitous and well‐studied fossil record with temporally and spatially fluctuating diversity, but how this arises and how major events affect speciation and extinction is uncertain. We present one of the first applications of PyRate to a micropalaeontological global occurrence dataset, reconstructing diversification rates within a Bayesian framework from the Mesozoic to the Neogene in four microfossil groups: planktic foraminiferans, calcareous nannofossils, radiolarians and diatoms. Calcareous and siliceous groups demonstrate opposed but inconsistent responses in diversification. Radiolarian origination increases from c . 104 Ma, maintaining high rates into the Cenozoic. Calcareous microfossil diversification rates significantly declines across the Cretaceous–Palaeogene boundary, while rates in siliceous microfossil groups remain stable until the Paleocene–Eocene transition. Diversification rates in the Cenozoic are largely stable in calcareous groups, whereas the Palaeogene is a turbulent time for diatoms. Diversification fluctuations are driven by climate change and fluctuations in sea surface temperatures, leading to different responses in the groups generating calcareous or siliceous microfossils. Extinctions are apparently induced by changes in anoxia, acidification and stratification; speciation tends to be associated with upwelling, productivity and ocean circulation. These results invite further micropalaeontological quantitative analysis and study of the effects of major transitions in the fossil record. Despite extensive occurrence data, regional diversification events were not recovered; neither were some global events. These unexpected results show the need to consider multiple spatiotemporal levels of diversity and diversification analyses and imply that occurrence datasets of different clades may be more appropriate for testing some hypotheses than others.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».