Sequencing the graptoloid clade: building a global diversity curve from local range charts, regional composites and global time-lines
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Even range charts from the best graptoloid-bearing sections can be improved by adding information from nearby sections. Traditionally this is achieved on a scale of discrete biozones. Zonal composites improve upon the taxon richness of individual sections but lose resolving power; they artificially cluster range-end events at zone boundaries. Graphical and numerical methods allow composite sections to be constructed on continuous scales that match or exceed the resolving power of individual sections. Using a database of 582 graptoloid-bearing sections that together preserve 2214 distinct graptoloid taxa, we show that constrained optimization algorithms can construct objective, reproducible, global time-lines for the entire Ordovician to early Devonian graptoloid clade. The underlying database of locally observed ranges allows standardization for sampling unevenness. The quality and geographic origins of support for composite taxon ranges are explicitly revealed. A high precision, interval-free, standing species richness curve derived by this approach reveals the diversity trajectory of the graptoloid clade and of the families of which it is composed. Major reorganizations of the clade at the family level took place after diversity minima in the late Darriwilian and Hirnantian. Glacial events recognized on sedimentological evidence coincide with diversity minima.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».