On the predictability of phenotypic divergence in geographic isolation
Notice bibliographique
Résumé
Do related populations that are separated by barriers predictably evolve differences from one another over time, or is such divergence idiosyncratic and unpredictable? We test these alternatives by investigating patterns of trait evolution for 54 sister pairs of Andean forest birds that live in similar environments on either side of the arid Marañón Gap, a strong dispersal barrier for humid montane species. We measured divergence in both sexual (song and plumage) and ecological (beak size and beak shape) traits. Sexual traits evolve in a clock-like fashion, with trait divergence positively correlated with genetic distance (r = 0.6-0.7). In contrast, divergence in ecological traits is uncorrelated or only loosely correlated with genetic distance (r = 0.0-0.3). Thus, for geographically isolated Andean montane forest birds that live in similar environments, divergence is predictable in sexual traits, but not for ecological traits. This means that sexual trait divergence occurs independently of adaptive ecological divergence within the mega-diverse tropical Andean avifauna. Last, we show that variation in genetic divergence across a biogeographic barrier is associated with traits that are proxies for species' opportunities for dispersal (low elevation limit and elevational niche breadth), but not with traits that are proxies for species' dispersal abilities (hand-wing index and foraging strata).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».