Data and code for: Evolutionarily distinct species in frugivore networks have fewer links and more specialized partners
Notice bibliographique
Résumé
Ecological networks describe the complex set of interconnections among species and their environment, and network structure can inform the stability, resilience, and functioning of ecosystems. Increasing attention is being paid to the mechanisms that determine species interactions. Phylogeny has informed our understanding of connections within networks, mostly by describing the strength of phylogenetic conservation of interactions. Here, we examine how the phylogenetic position of a species relates to its functional position within a network, testing the relationship between phylogenetic and network topologies. Time period: Early 20th century to present. We used a large dataset of frugivore interactions to calculate partner degree and degree, and bird and plant phylogenies to calculate local evolutionary distinctiveness (ED), evolutionary distinctiveness calculated on a community-level phylogeny. We then fit binomial Bayesian models to estimate the effect of evolutionary distinctiveness on partner degree and degree, comparing the effects of known bird traits from AVONET. The partners of both high ED birds and plants are less likely to interact with other members of the community, and birds with high ED tend to interact with fewer plant species. In birds, the effect size of ED is comparable to or larger than measured bird traits. Our analysis illustrates how phylogenetic relationships affect present-day ecologies and underscores the unique ecological contribution of evolutionary outliers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».