A new time tree of birds reveals the interplay between dispersal, geographic range size, and diversification
Notice bibliographique
Résumé
The spatial and temporal dynamics of biodiversity are shaped by complex interactions among species characteristics and geographic processes. A key example is the effect of dispersal on geographical range expansion and gene flow, both of which may determine speciation rates. In this study, we constructed a time-calibrated phylogeny of over 9,000 bird species and leveraged extensive data on avian traits and spatial occurrence to explore the connections between dispersal, biogeography, and speciation. Phylogenetic path analyses and trait-dependent diversification models reveal that geographic range size is strongly associated with the hand-wing index, a proxy for wing aspect ratio related to flight efficiency and dispersal ability. By contrast, we found mixed evidence for the effect of dispersal on diversification rates: dispersive lineages show either slightly higher speciation rates or higher extinction rates. Our results therefore suggest that high dispersal ability increases range expansion and turnover, perhaps because dispersive lineages expand into islands or other geographically restricted environments and have lower population sizes. Our results highlight the nuanced and interconnected roles of dispersal and range size in shaping global patterns of avian diversification and biogeography and provide a richly sampled phylogenetic template for exploring a wide array of research questions in macroecology and macroevolution.
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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 ».