Quantitative Phylogenetic Analysis in the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Se revisa la sistematica fi logenetica Hennigiana y se compara con las aproximaciones de Maxima Parsimonia, Maxima Verosimilitud y verosimilitud Bayesiana. Todos los metodos utilizan el principio de la parsimonia en alguna forma. Las aproximaciones con bases Hennigianas se justifi can ontologicamente con los conceptos Darwinianos de conservacionismo fi logenetico y cohesion de las homologias, representados en el Principio Auxiliar de Hennig, y aplicado en la comparacion con el grupo externo. La Parsimonia se utiliza como una herramienta epistemologica, aplicada a posteriori en la eleccion de la hipotesis mas robusta cuando hay datos en confl icto. Los metodos cuantitativos utilizan la parsimonia como un criterio ontologico: los analisis de Maxima Parismonia utilizan la parsimonia sin pesaje, la Maxima Verosimilitud les asigna un peso igual a todos los caracteres que explican los datos, mientras que la verosimilitud Bayesiana depende del pesaje de cada una de las particiones de caracteres que explican los datos. Las diferencias en los resultados derivan de un muestreo insufi ciente de datos, en cuyo caso cada metodo trata las ambiguedades de manera diferente. Todos los metodos cuantitativos producen redes. Las redes pueden convertirse en arboles al ser enraizadas. Si el enraizamiento se efectua de acuerdo con el Principio Auxiliar de Hennig, utilizando la comparacion con un grupo externo, el arbol resultante puede considerarse como una hipotesis fi logenetica. Al incrementarse el numero de datos, los metodos de verosimilitud selccionan modelos que permiten un numero cada vez mayor de posibilidades a priori, convergiendo en la perspectiva Hennigiana de que nada esta prohibido a priori. Por lo tanto, todos los metodos producen resultados similares independientemente del tipo de datos, especialmente cuando las redes se enraizan utilizando grupos externos
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».