Data from: The role of behavioural flexibility in primate diversification
Notice bibliographique
Résumé
Identifying the factors that influence species diversification is fundamental to our understanding of the evolutionary processes underlying extant biodiversity. Behavioural innovation, coupled with the social transmission of new behaviours, has been proposed to increase rates of evolutionary diversification, as novel behaviours expose populations to new selective regimes. Thus, it is believed that behavioural flexibility may be important in driving evolutionary diversification across animals. We test this hypothesis within the primates, a taxonomic group with considerable among-lineage variation in both species diversity and behavioural flexibility. We employ a time cutoff in our phylogeny to help account for biases associated with recent taxonomic reclassifications and compare three alternative measures of diversification rate that consider different phylogenetic depths. We find that the presence of behavioural innovation and social learning are positively correlated with diversification rates among primate genera, but not at shallower phylogenetic depths. Given that we find stronger associations when examining older rather than more recent diversification events, we suggest that extinction resistance, as opposed to speciation, may be an important mechanism linking behavioural flexibility and primate diversification. Our results contrast with work linking behavioural flexibility with diversification of birds at various phylogenetic depths. We offer a possible dispersal-mediated explanation for these conflicting patterns, such that the influence behavioural flexibility plays in dictating evolutionary trajectories differs across clades. Our results suggest that behavioural flexibility may act through several different pathways to shape the evolutionary trajectories of lineages.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».