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Enregistrement W2170806459 · doi:10.1073/pnas.0811575106

The frequency of polyploid speciation in vascular plants

2009· article· en· W2170806459 sur OpenAlexaff
Troy E. Wood, Naoki Takebayashi, Michael S. Barker, Itay Mayrose, Philip B. Greenspoon, Loren H. Rieseberg

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Science Foundation
Mots-clésPolyploidBiologyPloidyCladogenesisEvolutionary biologyGenetic algorithmPhylogenetic treeTaxonPlant evolutionEcologyGeneticsCladeGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its discovery in 1907, polyploidy has been recognized as an important phenomenon in vascular plants, and several lines of evidence indicate that most, if not all, plant species ultimately have a polyploid ancestry. However, previous estimates of the frequency of polyploid speciation suggest that the formation and establishment of neopolyploid species is rare. By combining information from the botanical community's vast cytogenetic and phylogenetic databases, we establish that 15% of angiosperm and 31% of fern speciation events are accompanied by ploidy increase. These frequency estimates are higher by a factor of four than earlier estimates and lead to a standing incidence of polyploid species within genera of 35% (n = 1,506). Despite this high incidence, we find no direct evidence that polyploid lines, once established, enjoy greater net species diversification. Thus, the widespread occurrence of polyploid taxa appears to result from the substantial contribution of polyploidy to cladogenesis, but not from subsequent increases in diversification rates of polyploid lines.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 481
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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