Understanding mammalian evolution using Bayesian phylogenetic inference
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
ABSTRACT 1. Phylogenetic trees are critical in addressing evolutionary hypotheses; however, the reconstruction of a phylogeny is no easy task. This process has recently been made less arduous by using a Bayesian statistical approach. This method offers the advantage that one can determine the probability of some hypothesis (i.e. a phylogeny), conditional on the observed data (i.e. nucleotide sequences). 2. By reconstructing phylogenies using Bayes’ theorem in combination with Markov chain Monte Carlo, phylogeneticists are able to test hypotheses more quickly compared with using standard methods such as neighbour‐joining, maximum likelihood or parsimony. Critics of the Bayesian approach suggest that it is not a panacea, and argue that the prior probability is too subjective and the resulting posterior probability is too liberal compared with maximum likelihood. 3. These issues are currently debated in the arena of mammalian evolution. Recently, proponents and opponents of the Bayesian approach have constructed the mammalian phylogeny using different methods under different conditions and with a variety of parameters. These analyses showed the robustness (or lack of) of the Bayesian approach. In the end, consensus suggests that Bayesian methods are robust and give essentially the same answer as maximum likelihood methods but in less time. 4. Approaches based on fossils and molecules typically agree on ordinal‐level relationships among mammals but not on higher‐level relationships, as Bayesian analyses recognize the African radiation, Afrotheria, and the two Laurasian radiations, Laurasiatheria and Euarchontoglires, whereas fossils did not predict Afrotheria.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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