Multifaceted evolution of dental morphology during the diversification of the bat superfamily Noctilionoidea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Noctilionoid bats went through one of the most extensive ecomorphological diversifications among mammals. Dietary ecology has been identified as a driver of noctilionoid morphological diversification. However, the macroevolutionary trajectories of changes dental morphology remain understudied. Studies indicate that variation in dental traits correlate with specialisation to different diets, implying differing patterns in phenotypic variability. We compared macroevolutionary trajectories across dental features quantifying five different traits using metrics of dental topography and size. Studying a sample of 110 species, we reconstructed the mode and tempo of dental evolution. We found multiple bursts of dental diversification through time, each involving different dental traits. Trait diversification was associated with different dietary radiations and could be traced to different nodes. Shifts in adaptive regimes were found in four traits, all of them concentrated within family Phyllostomidae. Evolutionary rate covariation differed across traits. We found low evolutionary covariation between measures of dental size and topography. Evolutionary modelling indicated dental traits evolved under different modes, signalling independent evolutionary trajectories. Support for diet-based models of stabilising and stochastic evolution across traits highlights the overarching effect of diet during dental evolution in Noctilionoidea. Our results support a complex and multifaceted model of evolution during noctilionoid dental morphological diversification.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».