Testing Inferences in Developmental Evolution: The Forensic Evidence Principle
Notice bibliographique
Résumé
Developmental evolution (DE) examines the influence of developmental mechanisms on biological evolution. Here we consider the question: "what is the evidence that allows us to decide whether a certain developmental scenario for an evolutionary change is in fact "correct" or at least falsifiable?" We argue that the comparative method linked with what we call the "forensic evidence principle" (FEP) is sufficient to conduct rigorous tests of DE scenarios. The FEP states that different genetically mediated developmental causes of an evolutionary transformation will leave different signatures in the development of the derived character. Although similar inference rules have been used in practically every empirical science, we expand this approach here in two ways: (1) we justify the validity of this principle with reference to a well-known result from mathematical physics, known as the symmetry principle, and (2) propose a specific form of the FEP for DE: given two or more developmental explanations for a certain evolutionary event, say an evolutionary novelty, then the evidence discriminating between these hypotheses will be found in the most proximal internal drivers of the derived character. Hence, a detailed description of the ancestral and derived states, and their most proximal developmental drivers are necessary to discriminate between various evolutionary developmental hypotheses. We discuss how this stepwise order of testing is necessary, establishes a formal test, and how skipping this order of examination may violate a more accurate examination of DE. We illustrate the approach with an example from avian digit evolution.
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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 | 0,117 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,052 |
| Communication savante | 0,008 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».