Assessment of the Accuracy of Matrix Representation with Parsimony Analysis Supertree Construction
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 the growing popularity of supertree construction for combining phylogenetic information to produce more inclusive phylogenies, large-scale performance testing of this method has not been done. Through simulation, we tested the accuracy of the most widely used supertree method, matrix representation with parsimony analysis (MRP), with respect to a (maximum parsimony) total evidence solution and a known model tree. When source trees overlap completely, MRP provided a reasonable approximation of the total evidence tree; agreement was usually > 85%. Performance improved slightly when using smaller, more numerous, or more congruent source trees, and especially when elements were weighted in proportion to the bootstrap frequencies of the nodes they represented on each source tree ("weighted MRP"). Although total evidence always estimated the model tree slightly better than nonweighted MRP methods, weighted MRP in turn usually out-performed total evidence slightly. When source studies were even moderately nonoverlapping (i.e., sharing only three-quarters of the taxa), the high proportion of missing data caused a loss in resolution that severely degraded the performance for all methods, including total evidence. In such cases, even combining more trees, which had positive effects elsewhere, did not improve accuracy. Instead, "seeding" the supertree or total evidence analyses with a single largely complete study improved performance substantially. This finding could be an important strategy for any studies that seek to combine phylogenetic information. Overall, our results suggest that MRP supertree construction provides a reasonable approximation of a total evidence solution and that weighted MRP should be used whenever possible.
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) | 0,000 | 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