The Phylogenetic Trunk: Maximal Inclusion of Taxa with Missing Data in an Analysis of the Lepospondyli (Vertebrata, Tetrapoda)
Notice bibliographique
Résumé
The importance of fossils to phylogenetic reconstruction is well established. However, analyses of fossil data sets are confounded by problems related to the less complete nature of the specimens. Taxa that are incompletely known are problematic because of the uncertainty of their placement within a tree, leading to a proliferation of most-parsimonious solutions and "wild card" behavior. Problematic taxa are commonly deleted based on a priori criteria of completeness. Paradoxically, a taxon's problematic behavior is tree dependent, and levels of completeness are not directly associated with problematic behavior. Exclusion of taxa on the basis of completeness eliminates real character conflict and, by not allowing incomplete taxa to determine tree topology, diminishes the phylogenetic hypothesis. Here, the phylogenetic trunk approach is proposed to allow optimization of taxonomic inclusion and tree stability. The use of this method in an analysis of the Paleozoic Lepospondyli finds a single most-parsimonious tree, or trunk, after the removal of one taxon identified as being problematic. Moreover, the 38 trees found at one additional step from this primary trunk were reduced to 2 by removal of one additional taxon. These trunks are compared with the trees that were found by excluding taxa with various degrees of completeness, and the effects of incomplete taxa are explored with regard to use of the trunk. Correlated characters associated with limblessness are discussed regarding the assumption of character independence; however, inclusion of intermediate taxa is found to be the single best method for breaking down long branches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».