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Enregistrement W6910783536 · doi:10.5061/dryad.9vr0c

Data from: Comparative tests of the role of dewlap size in Anolis lizard speciation

2016· dataset· en· W6910783536 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic algorithmAnolisSexual selectionCharacter displacementTraitMacroevolutionPhylogenetic tree

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenotypic traits may be linked to speciation in two distinct ways: character values may influence the rate of speciation or diversification in the trait may be associated with speciation events. Traits involved in signal transmission, such as the dewlap of Anolis lizards, are often involved in the speciation process. The dewlap is an important visual signal with roles in species recognition and sexual selection, and dewlaps vary among species in relative size as well as colour and pattern. We compile a dataset of relative dewlap size digitized from photographs of 184 anole species from across the genus' geographical range. We use phylogenetic comparative methods to test two hypotheses: that larger dewlaps are associated with higher speciation rates, and that relative dewlap area diversifies according to a speciational model of evolution. We find no evidence of trait-dependent speciation, indicating that larger signals do not enhance any role the dewlap has in promoting speciation. Instead, we find a signal of mixed speciational and gradual trait evolution, with a particularly strong signal of speciational change in the dewlaps of mainland lineages. This indicates that dewlap size diversifies in association with the speciation process, suggesting that divergent selection may play a role in the macroevolution of this signalling trait.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,027

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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