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Enregistrement W2121674362 · doi:10.2307/1224759

Flavonoids of the Sunflower Family (Asteraceae)

2001· article· en· W2121674362 sur OpenAlexfundno aff
B. L. Turner, Bruce A. Bohm, Tod F. Stuessy

Notice bibliographique

RevueTaxon · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustrian Science FundNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésAsteraceaeBiologyHeliantheaeBotanyFlavonoidFlavanoneChemotaxonomyTaxonomy (biology)Biochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certainly many of the readers of this book will remember the early developments of chemosystematics in the late 1950s.We ourselves remember the excitement of these new data bearing on plant interrelationships.The hopes were high, the techniques were rapidly evolving, the quantities of data were large, and young workers were eagerly enthusiastic.Some even went so far as to predict that chemical data would soon replace morphological information as the basis for plant classification.These overly zealous predictions did not materialize, of course, as the history of plant systematics has amply shown during the past two centuries.If there is any distinct characteristic of systematics it is synthesis, as Lincoln Constance (1964) called it, the "unending synthesis."New tools generate new data and provide insights on additional dimensions of plant relationships.This will never change-we will continue to discover new tools and new data in the years ahead, and they will continue to be incorporated into the predictive general reference system of classification.The earlier efforts in chemosystematics focused on secondary plant products: alkaloids, betacyanins, carbohydrates, cyanogenic glycosides, glucosinolates, lipids, terpenoids, and especialiy flavonoids.The latter were particularly well suited for chemosystematic investigation for several reasons: ease of isolation and characterization, small amounts of plant material needed for analysis, stability of compounds especially through routine preparation of herbarium specimens, and low cost to obtain useful information.As a result of these considerable advantages, literally thousands of studies on use of flavonoids in plant systematics have been published.Although now with the present zest for macromolecular data from DNA restriction sites and sequences, there are fewer workers and laboratories dedicated to flavonoid chemosystematic studies; twenty years ago they were the new currency of exciting data in plant systematics.Because of many workers historically interested in the sunflower family, Asteraceae (or Compositae), in part due to its large size (approximately 23,000 species; Bremer, 1994), and because hundreds of flavonoid compounds were discovered in this family, many chemosystematic investigations have been completed on various taxa.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations116
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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