Tip rate estimates can predict future diversification, but are unreliable and context dependent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the variability of processes leading to the emergence of new lineages is one of the major tasks of macroevolution as a scientific field. Recent years have seen the rise of rate-variable diversification models and metrics that estimate the rates of species diversification at the tips of phylogenetic trees and are thus potentially useful for predicting future evolutionary success of individual species. These methods use various assumptions about the variability and heritability of diversification rates. However, the general performance of rate-variable diversification methods have never been consistently tested against real world data. Here we explore the capacity of multiple rate-variable diversification methods to predict near-future diversification using temporal slices of empirical fossil and extant phylogenies. We do this using a newly developed approach similar to generalized linear models, allowing us to quantify the relationship between predictor tip rates and subsequent diversification rates derived from a probability distribution of numbers of daughter species. We find that tip rates estimated from current methods have non-zero but limited capacity to predict diversification in both fossil and extant phylogenies. The quality of the predictions depends not only on the methods used but also on the specific phylogeny, suggesting that diversification dynamics in some taxa may be more predictable in principle. Our results suggest that future cladogenesis can be, to a certain extent, predicted using existing tip rate methods, but the quality of such predictions is highly variable and depends on factors that are difficult to evaluate in practical applications.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».