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Enregistrement W1840905532 · doi:10.1111/cla.12136

A large‐scale phylogeny of the lycophyte genus<i>Selaginella</i>(Selaginellaceae: Lycopodiopsida) based on plastid and nuclear loci

2015· article· en· W1840905532 sur OpenAlexaff
Xin‐Mao Zhou, Carl J. Rothfels, Liang Zhang, Zhao‐Rong He, Timothée Le Péchon, Hai He, Ngan Thi Lu, R. Knapp, David H. Lorence, Xing‐Jin He, Xin‐Fen Gao, Li‐Bing Zhang

Notice bibliographique

RevueCladistics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFern and Epiphyte Biology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelaginellaBiologyMonophylyCladeGenusPhylogeneticsBotanyMaximum parsimonyPteridaceaeEvolutionary biologyFernGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lycophyte genus Selaginella alone constitutes the family Selaginellaceae, the largest of the lycophyte families. The genus is estimated to contain 700-800 species distributed on all continents except Antarctica, with highest species diversity in tropical and subtropical regions. The monophyly of Selaginella in this broad sense has rarely been doubted, whereas its intrageneric classification has been notoriously contentious. Previous molecular studies were based on very sparse sampling of Selaginella (up to 62 species) and often used DNA sequence data from one genome. In the present study, DNA sequences of one plastid (rbcL) and one nuclear (ITS) locus from 394 accessions representing approximately 200 species of Selaginella worldwide were used to infer a phylogeny using maximum likelihood, Bayesian inference and maximum parsimony methods. The study identifies strongly supported major clades and well resolves relationships among them. Major results include: (i) six deep-level clades are discovered representing the deep splits of Selaginella; and (ii) 20 major clades representing 20 major evolutionary lineages are identified, which differ from one another in molecular, macro-morphological, ecological and spore features, and/or geographical distribution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations95
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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