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Enregistrement W1507941837 · doi:10.1046/j.1365-2699.2003.00808.x

Cladistic and phylogenetic biogeography: the art and the science of discovery

2003· article· en· W1507941837 sur OpenAlexaff
M.G.P. van Veller, Daniel R. Brooks, M. Zandee

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueScarabaeidae Beetle Taxonomy and Biogeography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladogramBiogeographyMonophylyCladisticsTaxonVicarianceSympatric speciationBiologyEvolutionary biologyEcologyPhylogenetic treeClade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract All methods used in historical biogeographical analysis aim to obtain resolved area cladograms that represent historical relationships among areas in which monophyletic groups of taxa are distributed. When neither widespread nor sympatric taxa are present in the distribution of a monophyletic group, all methods obtain the same resolved area cladogram that conforms to a simple vicariance scenario. In most cases, however, the distribution of monophyletic groups of taxa is not that simple. A priori and a posteriori methods of historical biogeography differ in the way in which they deal with widespread and sympatric taxa. A posteriori methods are empirically superior to a priori methods, as they provide a more parsimonious accounting of the input data, do not eliminate or modify input data, and do not suffer from internal inconsistencies in implementation. When factual errors are corrected, the exemplar presented by M.C. Ebach & C.J. Humphries (Journal of Biogeography, 2002, 29, 427) purporting to show inconsistencies in implementation by a posteriori methods actually corroborates the opposite. The rationale for preferring a priori methods thus corresponds to ontological rather than to epistemological considerations. We herein identify two different research programmes, cladistic biogeography (associated with a priori methods) and phylogenetic biogeography (associated with a posteriori methods). The aim of cladistic biogeography is to fit all elements of all taxon–area cladograms to a single set of area relationships, maintaining historical singularity of areas. The aim of phylogenetic biogeography is to document, most parsimoniously, the geographical context of speciation events. The recent contribution by M.C. Ebach & C.J. Humphries (Journal of Biogeography, 2002, 29, 427) makes it clear that cladistic biogeography using a priori methods is an inductivist/verificationist research programme, whereas phylogenetic biogeography is hypothetico‐deductivist/falsificationist. Cladistic biogeography can become hypothetic‐deductive by using a posteriori methods of analysis.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,029
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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