Notice bibliographique
Résumé
So far we have considered characters determined by a single gene with two alleles, occurring in sharply contrasting states, which can have a major affect on the fitness of the organism. In some cases we are justified in modelling selection in this manner, but in many cases, probably the majority, we are not. It is possible to expand the basic theory to consider characters determined by two gene loci, but this approach is no longer useful when we consider characters that are determined by many genes. In these cases we may observe a general relationship between parent and offspring, which suggests that there is an underlying genetic basis to the trait, but we usually do not know how many genes are involved or how they interact. In addition, we may also be aware that the environment influences the trait to some extent. Consequently, in order to study these traits we examine their variability, and attempt to dissect this variation into its genetic and environmental components. This type of analysis is called quantitative genetics. We can consider three types of quantitative traits (Hartl and Clark 1989): Meristic traits in which the phenotype is expressed in discrete, integral classes. Examples include litter size or number of seeds produced per individual, number of flower parts, and kernel colour in wheat. Continuous traits in which there is a continuum of possible phenotypes. Examples include height, weight, oil content, milk yield, human skin colour, and growth rate. In practice, similar phenotypes are often grouped together into classes for the purposes of analysis. […]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».