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Enregistrement W1973770841 · doi:10.1371/journal.pone.0043348

Trees of Unusual Size: Biased Inference of Early Bursts from Large Molecular Phylogenies

2012· article· en· W1973770841 sur OpenAlexfundno aff
Matthew W. Pennell, Brice A. J. Sarver, Luke J. Harmon

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)CladeSpurious relationshipBiologyGenetic algorithmEvolutionary biologyExtinction eventSlowdownEcologyStatisticsPhylogeneticsGeneticsPaleontologyMathematicsBiological dispersalDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An early burst of speciation followed by a subsequent slowdown in the rate of diversification is commonly inferred from molecular phylogenies. This pattern is consistent with some verbal theory of ecological opportunity and adaptive radiations. One often-overlooked source of bias in these studies is that of sampling at the level of whole clades, as researchers tend to choose large, speciose clades to study. In this paper, we investigate the performance of common methods across the distribution of clade sizes that can be generated by a constant-rate birth-death process. Clades which are larger than expected for a given constant-rate branching process tend to show a pattern of an early burst even when both speciation and extinction rates are constant through time. All methods evaluated were susceptible to detecting this false signature when extinction was low. Under moderate extinction, both the [Formula: see text]-statistic and diversity-dependent models did not detect such a slowdown but only because the signature of a slowdown was masked by subsequent extinction. Some models which estimate time-varying speciation rates are able to detect early bursts under higher extinction rates, but are extremely prone to sampling bias. We suggest that examining clades in isolation may result in spurious inferences that rates of diversification have changed through time.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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