Under-parameterized Model of Sequence Evolution Leads to Bias in the Estimation of Diversification Rates from Molecular Phylogenies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Macroevolutionary inferences from molecular phylogenies are becoming increasingly common (see Harvey et al., 1996; Mooers and Heard, 1997; Pagel, 1999; Barraclough and Nee, 2001). Many methods in which phylogenies are invoked for historical inference assume that a molecular phylogeny is an errorless representation of the underlying phylogenetic history of the included taxa (but see Lutzoni et al., 2001; Huelsenbeck et al., 2000; Huelsenbeck and Rannala, 2003). However, molecular phylogenies are estimates of this history based on a particular model of evolution; thus, there is some error associated with their estimation (Huelsenbeck and Kirkpatrick, 1996). Here we explore the effects of a particular type of error in phylogenetic branch-length estimation, that caused by assuming an underparameterized model of molecular evolution, on the γ-statistic of Pybus and Harvey (2000), a statistic that tests for changes in the rate of diversification through time. Although we restrict our attention to the estimation of diversification rates, our findings are germane to any macroevolutionary inferences relying on the accurate estimation of phylogenetic branch lengths such as molecular dating (e.g., Welch and Bromham, 2005) and probabilistic methods for ancestral state reconstruction (e.g., Ronquist, 2004).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle