Data and analysis scripts: Evidence supporting an evolutionary trade-off between material properties and architectural design in Anolis lizard long bones
Notice bibliographique
Résumé
In biology, ‘many-to-one mapping’ occurs when multiple morphological forms can meet a particular functional demand. Knowledge of this mapping is crucial for understanding how selection on performance shapes the evolution of morphological diversity. Past research has focused primarily on the potential for geometrically alternative morphological designs to produce equivalent performance outcomes. Here we ask whether the material properties of biological tissues hold similar potential. Through phylogenetic comparative study of Anolis lizards, we show that the architectural design and mineral density of the femur trade off in a many-to-one functional system, yielding a morphospace featuring parallel isolines in size-relative bending strength. Anole femur evolution has largely tracked a narrow band of strength isolines over phylogenetic timescales, suggesting that geometry and mineral content shape the course of macroevolution through compensatory effects on performance. Despite this conserved evolutionary relationship, insular and continental species evolve strong bones differently, likely reflecting underlying ecological differences. Mainland anoles, which exhibit fast-paced life histories, typically have femora with lower mineralization and thinner walls than island species, which exhibit the opposite strategy. Together, our results reveal an overlooked dimension in the relationship between form and function, expanding our understanding of how many-to-one mapping can shape patterns of phenotypic diversity.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,046 |
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 ».