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Enregistrement W2022240075 · doi:10.1086/431283

Congruence, Consensus, and the Comparative Phylogeography of Codistributed Species in California

2005· article· en· W2022240075 sur OpenAlexafffund
François‐Joseph Lapointe, Leslie J. Rissler

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalNational Science Foundation
Mots-clésPhylogeographySupertreeEvolutionary biologyBiologyDivergence (linguistics)EcologyPhylogeneticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparative phylogeography has emerged as a means of understanding the spatial patterns of genetic divergence of codistributed species. However, researchers are often frustrated because of the lack of appropriate statistical tests to assess concordancy of multiple phylogeographic trees. We develop a method for testing congruence across multiple species and synthesizing the data into a regional supertree. Nine phylogeographic data sets of species with different life histories and ecologies were statistically compared using maximum agreement subtrees (MAST) and showed a high degree of concordancy. A supertree combining the different phylogeographic trees was then computed using matrix representation with parsimony, and the groups defined by this supertree were tested against climatic data to investigate a potential mechanism driving divergence. Our data suggest that species and genetic lineages in California are shaped by climatic regimes. The supertree method in combination with MAST represents a new approach to test congruence hypotheses and detect common geographic signals in comparative phylogeography.

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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,878

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations135
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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