Macroevolution and Macroecology of North American Cenozoic Mammals : Analysis and Modelisation
Notice bibliographique
Résumé
L'étude de la biodiversité passée, de sa dynamique et des paramètres déterminant son évolution, est un préalable nécessaire à la compréhension de l’érosion de la biodiversité actuelle. En étudiant les conditions environnementales et historiques associées aux assemblages taxinomiques, il est possible d'inférer les liens dynamiques qui unissent les variations de l'environnement et de la biodiversité. Pour cela, un Système d'Information Géographique (SIG) a été développé à partir des compilations du registre fossile des mammifères terrestres cénozoïques d'Amérique du Nord publiées par Janis et al. (1998, 2008). Ce registre, s'étendant de la crise Crétacé/Paléogène (66 Ma) au Pléistocène inférieur (�1,8 Ma) et couvrant les territoires actuels des Etats-Unis, du Canada et du Mexique, est l'un des registres fossiles les mieux connus et les plus complets au monde. Sur la base de ces données d'occurrences géoréférencées, il devient possible de caractériser les patrons de distributions et d'observer les fluctuations temporelles et spatiales de plusieurs dimensions de la biodiversité (diversité taxinomique, disparité, diversité fonctionnelle, diversité phylogénétique.). L'observation de ces variations spatio-temporelles de biodiversité peut être réalisée à différentes échelles (locale à continentale) et pour différents types d'assemblages écologiques ou taxinomiques (communautés, métacommunautés, guildes trophiques, groupes de taille, espèces, genres, familles.), permettant en retour de tester différentes hypothèses à l'interface entre macroévolution et macroécologie. Ainsi, deux axes de recherche principaux ont pu être développés dans le cadre de ce travail. Le premier s'enracine dans une problématique centrale en macroévolution : l'impact de l'organisation chronologique des informations paléontologiques dans un système biozonal discret sur la reconstruction de séries temporelles de diversité et de taux d'évolution (apparitions et extinctions). A partir de simulations, l'effet de la discrétisation temporelle est estimé en fonction du registre fossile étudié ; un algorithme est développé afin d'en corriger les distorsions. Le second axe de recherche s'enracine dans une problématique centrale en macroécologie : comment caractériser a posteriori, sur la base de données d’occurrences taxinomiques échantillonnées au sein d'assemblages, la part relative des processus d'assemblage par la niche et par la dispersion dans la construction et le maintien de communautés et métacommunautés ? Afin de répondre à cette question, un nouvel outil analytique appelé « PER-SIMPER » est développé à partir de la méthode SIMPER (Clarke 1993). Dans un premier temps, la précision et la consistance de cette nouvelle méthode sont évaluées à l'aide de simulations basées sur des automates cellulaires. Dans un second temps, l'analyse PER-SIMPER de l'ensemble des biozones enregistrées au sein du SIG est réalisée ; les résultats obtenus sont discutés au regard des changements climatiques et environnementaux associés à l’histoire évolutive des mammifères cénozoïques nord-américains. Finalement, les résultats obtenus permettent d’identifier différentes perspectives de recherche à court, moyen et long termes, tant sur leplan analytique que méthodologique
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».