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Enregistrement W2084703021 · doi:10.1186/1471-2148-13-161

State-of the art methodologies dictate new standards for phylogenetic analysis

2013· review· en· W2084703021 sur OpenAlexaff
Maria Anisimova, David A. Liberles, Hervé Philippe, Jim Provan, Tal Pupko, Arndt von Haeseler

Notice bibliographique

RevueBMC Evolutionary Biology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceData scienceSet (abstract data type)Task (project management)Computer scienceCitationPipeline (software)EpistemologyBiologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intention of this editorial is to steer researchers through methodological choices in molecular evolution, drawing on the combined expertise of the authors. Our aim is not to review the most advanced methods for a specific task. Rather, we define several general guidelines to help with methodology choices at different stages of a typical phylogenetic 'pipeline'. We are not able to provide exhaustive citation of a literature that is vast and plentiful, but we point the reader to a set of classical textbooks that reflect the state-of-the-art. We do not wish to appear overly critical of outdated methodology but rather provide some practical guidance on the sort of issues which should be considered. We stress that a reported study should be well-motivated and evaluate a specific hypothesis or scientific question. However, a publishable study should not be merely a compilation of available sequences for a protein family of interest followed by some standard analyses, unless it specifically addresses a scientific hypothesis or question. The rapid pace at which sequence data accumulate quickly outdates such publications. Although clearly, discoveries stemming from data mining, reports of new tools and databases and review papers are also desirable.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0020,017
Communication savante0,0090,022
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0060,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,008

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations75
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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