Determining the drivers of diversification

Evolutionaire modellen van eilandbiologie, hun robuustheid en de effecten van data onzekerheid

Eilanden en archipels worden vaak door biologen gebruikt om de evolutie te bestuderen omdat het geïsoleerde systemen zijn, waardoor het makkelijker is om storende factoren te vermijden die vaak op continenten voorkomen. Eilanden, archipels en vasteland zijn echter niet zonder hun eigenaardigheden; ze hebben veel kenmerken die een bron van vertekening kunnen zijn als er geen rekening mee wordt gehouden, zoals veranderingen in zeeniveau, verbondenheid van land, oppervlakte enz.

Promovendus Pedro Santos Neves heeft onderzocht hoe het negeren van deze vertekeningen het eilandevolutiemodel DAISIE beïnvloedt. Door computersimulaties te gebruiken, modelleerde hij deze vertekeningen en ontwikkelde strategieën om met onzekerheid om te gaan. Dit hielp om de impact van deze vertekeningen te bepalen en betere alternatieven voor te stellen. Deze aanpak werd toegepast op verschillende systemen, zoals de geologische geschiedenis van eilanden, evolutionaire datasets van spinnen uit Hawaï, en een wereldwijde dataset van eilandoppervlakteveranderingen.

Bestaande modellen blijken vaak robuust te zijn tegen veel eiland- en archipelkenmerken, en de impact van gegevensonzekerheid kan vaak worden beperkt. Hij identificeerde ook specifieke gevallen waarin actie nodig is om verkeerde conclusies te voorkomen en stelde strategieën voor om veelvoorkomende valkuilen te vermijden.

Proefschrift: https://hdl.handle.net/11370/61a15ac0-e051-42dc-97c4-03edae400916