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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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