Notice bibliographique
Résumé
This recent meeting, held on the campus of the University of British Columbia, attracted 1200 delegates and a vast array of talks, but was notable for a remarkable showing of talks and posters on DNA barcoding in plants, spread through many sessions. The Canadian Centre for DNA Barcoding defines barcoding as 'species identification and discovery through the analysis of short, standardized gene regions known as DNA barcodes'. This approach is somewhat controversial in animals (Rubinoff et al., 2006), although it has been shown to be useful and reliable in many metazoan taxa (Meyer & Paulay 2005; Hajibabaei et al., 2007), in which the mitochondrial cytochrome oxidase I (COI) gene is used. However, in land plants, COI evolves far too slowly to be useful, and there is no obvious single universal alternative (Fazekas et al., 2008).Genes that work well in one taxon may perform poorly in other taxa. Additionally, some perfectly good plant species,reproductively isolated and morphologically and ecologically distinct, are too young to show much sequence divergence at most loci. Nevertheless, as we saw at this conference, progress has been made towards identifying genes that serve many of the functions of DNA barcodes, at least in some plant taxa.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».