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Enregistrement W4416443299 · doi:10.5376/be.2025.15.0018

Origins and Global Dissemination of Siluriformes A Phylogenetic Perspective on Historical Trajectories

2025· article· W4416443299 sur OpenAlexvenueno aff
Liang Chen, Lingfei Jin

Notice bibliographique

RevueBiological Evidence · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalPhylogenetic treeLineage (genetic)BiodiversityBiogeographyEcological nichePhylogeographyNiche

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catfishes (order Siluriformes ), arguably the most diverse and widely ranging freshwater fishes with a diversity of ecological niches on all but one continent, Antarctica. Their evolutionary origin and global dispersal are of particular importance for reconstructing freshwater biogeographic history and delineating lineage diversification patterns in aquatic habitats. Here, we build the phylogenetic framework of Siluriformes from mitochondrial and nuclear molecular information, date the divergence, and describe prevailing lineages with distinctive geographical signatures. By integrating fossil records, paleogeographic reconstructions, and modern biogeographic modeling approaches (such as DEC and BioGeoBEARS), this study proposes that South America may have been the evolutionary cradle of catfishes. It suggests that catfishes could have achieved transcontinental dispersal through ancient river connections, continental drift, and climatic fluctuations. In addition, the study explores regional adaptation and niche differentiation across various ecosystems, as well as the close interplay between local evolutionary responses and global expansion. This research provides a comprehensive perspective on the evolutionary history of catfishes and offers practical insights for freshwater biodiversity conservation and future biogeographic predictions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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