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Enregistrement W2051339983 · doi:10.1139/cjz-2013-0219

Challenges and advances in the study of pterosaur flight

2014· article· en· W2051339983 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin M. Middleton, Lauren T. English

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel Hill
Mots-clésBiologyExtant taxonPaleontologyBird flightEvolutionary biologyRange (aeronautics)ZoologyWing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pterosaurs have fascinated scientists and nonscientists alike for over 200 years, as one of the three known clades of vertebrates to have evolved flapping flight. The smallest pterosaurs were comparable in size to the smallest extant birds and bats, but the largest pterosaurs were vastly larger than any extant flier. This immense size range, coupled with poor preservation and adaptations for flight unknown in extant vertebrates, have made interpretations of pterosaur flight problematic and often contentious. Here we review the anatomical, evolutionary, and phylogenetic history of pterosaurs, as well as the views, perspectives, and biases regarding their interpretation. In recent years, three areas of pterosaur biology have faced challenges and made advances: structure of the wing membrane, function of the pteroid, body size and mass estimates, as well as flight mechanics and aerodynamics. Comparative anatomical and fossil study, simulated bone loading, and aerodynamic modeling have all proved successful in furthering our understanding of pterosaur flight. We agree with previous authors that pterosaurs should be studied as pterosaurs, a diverse but phylogenetically, anatomically, and mechanically constrained clade that can offer new insights into the diversity of vertebrate flight.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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