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Enregistrement W2135022951 · doi:10.1111/j.1365-2699.2004.01148.x

PACT: an efficient and powerful algorithm for generating area cladograms

2005· article· en· W2135022951 sur OpenAlex
Maggie Wojcicki, Daniel R. Brooks

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladogramTaxonTree (set theory)Node (physics)Phylogenetic treeAlgorithmBiologyCladisticsMathematicsCombinatoricsPaleontologyGeneticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To introduce and describe the functioning of a new algorithm, phylogenetic analysis for comparing trees (PACT), for generating area cladograms that provide accurate representation of information contained in taxon–area cladograms. Methods PACT operates in the following steps. Convert all phylogenies to taxon–area cladograms. Convert all taxon–area cladograms to Venn diagrams. Choose any taxon–area cladogram from the set of taxon–area cladograms to be analysed and determine its elements. This will be the template area cladogram. Select a second taxon–area cladogram. Determine its elements. Document which elements in the second tree occur in the template tree (denoted by ‘Y’) and which do not (denoted by ‘N’). Each ‘Y’ indicates a match with previous pattern and these are combined. Each ‘N’ is a new element and is attached to the template area cladogram at the node where it is linked with a Y. This requires two rules: (1) ‘Y + Y = Y’ (combine common elements) as long as they are connected at the same node; and (2) ‘Y + N = YN’ (add novel elements to the template area cladogram at the node where they first appear). Once the novel elements in the second taxon–area cladogram have been added to the template area cladogram, see if any of them can be further combined. This requires three additional rules: (1) ‘Y(Y− = Y(Y−’ (do not combine Y's if they are attached at different nodes on the template area cladogram); (2) ‘Y + YN = YN’ (Y is part of group YN); and (3) ‘YN + YN = YNN’ (Y is the same for each, but each N is different). Repeat for all available taxon–area cladograms. Results Three exemplars demonstrate that PACT provides the most accurate area cladograms for vicariance‐driven biotic diversification, dispersal‐driven biotic diversification and taxon pulse‐driven biotic diversification. PACT can also be used as an a priori method of biogeographical analysis. Main conclusions PACT embodies all the strong points and none of the weaknesses of previously proposed methods of historical biogeography. It is most useful as an a posteriori method, but it is also superior to all previous a priori methods because it does not specify costs, or weights or probabilities, or likelihoods of particular biogeographical processes a priori and is thus sensitive to clade‐specific historical contingencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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