The Impact of Fossils and Taxon Sampling on Ancient Molecular Dating Analyses
Notice bibliographique
Résumé
The number and complexity of molecular dating studies has increased over the past decade. Along with a broadening acceptance of their utility has come significant controversy over the methods and models that are appropriate, as well as the accuracy of the estimates yielded by molecular clock analyses. Radically different age estimates have been published for the same divergences from analyses of different datasets with different fossil constraints obtained with different methods, and the underlying explanation for these differences is often unclear. Here we utilize two previously published datasets to examine the effect of fossil calibrations and taxon sampling on the age estimates for two deep eukaryote divergences in an attempt to discern the relative impact of these factors. Penalized likelihood, non-parametric rate smoothing, and Bayesian methods were utilized to generate age estimates for the origin of the Metazoa from a 7-gene dataset and for the divergence of Eukaryotes from a 129-gene dataset. From these analyses, it is clear that the fossil calibrations chosen and the method for applying constraints to these nodes have a large impact on age estimates, while the degree of taxon sampling within a dataset is less important in terms of the resulting age estimates. Concerns and recommendations for addressing these two factors when initiating a dating analysis are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».