Wallacean mammalogy and zooarchaeology: remembrances and a renaissance
Notice bibliographique
Résumé
[Excerpt] The richness of life is not distributed haphazardly across the globe, but instead exhibits profound, non-random patterns. Numbers of species of insects, trees, and frogs, for example, abound in tropical localities, like in Brazil or the Congo, but not in Siberia or the Yukon. Species uniqueness, or endemism, peaks on large, long-isolated islands, like Madagascar or the Philippines. And different continents often have profoundly different assemblages of organisms. These types of observations regarding major patterns in the distribution of life, and their implied histories, formed the original foundation of the science of biogeography. Among the most important developers of this science was Alfred Russel Wallace, one of the architects of evolutionary biology. One of Wallace’s many fundamental biogeographic insights was the realization that the fauna of the “Malay Archipelago”, extending from the Malay Peninsula to New Guinea, much of which is now encompassed within the modern nation of Indonesia, can be demarcated into zones of marked Asian and Australian character. (This was an insight based on firsthand fieldwork, collecting biological specimens for museums.) These zones of regional influence merge and meld along the island chain, but nevertheless a particularly sharp demarcation runs between the islands of Borneo and Sulawesi in the north, and Bali and Lombok, in the south. This demarcation is now known as the “Wallace Line” (Wallace, 1869, 1876; Fig. 1), and others later built on these Wallacean insights to identify additional “lines” of biogeographic significance in the archipelago (Fig. 1). … Helgen, Kristofer M., and Rebecca K. Jones. 2023. Wallacean mammalogy and zooarchaeology: remembrances and a renaissance. In Contributions to Mammalogy and Zooarchaeology of Wallacea, ed. K. M. Helgen and R. K. Jones. Records of the Australian Museum 75(5): 623–628.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».