When simplicity is not parsimonious: <i>a priori</i> and <i>a posteriori</i> methods in historical biogeography
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
Despite using the same null hypothesis, a priori and a posteriori approaches in historical biogeography differ fundamentally. Methods such as Component Analysis (CA) and Reconciled Tree Analysis (RTA) may eliminate or modify input data in order to maximize fit to the null hypothesis, by invoking assumptions 1 and 2. Methods such as Brooks Parsimony Analysis (BPA) modify the null hypothesis, if necessary, to maintain the integrity of the input data, as required by assumption 0. Two exemplars illustrate critical empirical differences between CA/RTA and BPA: (1) CA rather than BPA may select the incorrect general area cladogram for a set of data (2) BPA, not RTA, provides the most parsimonious interpretation of all available data and (3) secondary BPA, proposed in 1990, applied to data sets for which dispersal producing areas with reticulate histories is most parsimonious, provides biologically realistic interpretations of area cladograms. These observations lead to the conclusion that BPA and CA/RTA are designed to implement different research programmes based on different conceptual frameworks. BPA is designed to assess the biogeographic context of speciation events, whereas CA/RTA are designed to find the best fitting pattern of relationships among areas based on the taxa that inhabit them. Unique distributional elements and reticulate (hybrid) histories of areas are essential for explaining complex histories of speciation. The conceptual framework for BPA, thus, assumes biogeographical complexity, relying on parsimony as an explanatory tool to summarize complex results, whereas CA/RTA assumes biogeographical simplicity, assuming conceptual parsimony a priori .
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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