MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2186423906 · doi:10.1093/czoolo/59.4.449

Biotic element analysis of reptiles of China: A test of vicariance model

2013· article· en· W2186423906 sur OpenAlexaff
Youhua Chen

Notice bibliographique

RevueCurrent Zoology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVicarianceBiological dispersalEcologyChinaEndemismBiotic componentGeographyBiodiversityBiologyPhylogeographyAbiotic componentPhylogeneticsArchaeologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this contribution, I identify possible biotic elements of reptiles of China using biotic element analysis. I test whether the vicariance model could significantly shape reptilian current distribution patterns. My results show that dispersal is prevailing for reptiles in China. There are four major biotic elements in reptilian distribution, which are East Xizang, Yunnan-Guizhou Plateau, Taiwan and Hainan, respectively. The test of distributional areas is significantly more clustered than expected by chance, while in another test that closely related species are homogeneously distributed across biotic elements cannot be rejected. Therefore I argued that vicariance might be one of the key processes in patterning reptilian distribution in China. In addition, I develop an improved biotic element analysis in biogeographic studies, by performing biotic element analysis in an iterative manner in order to diagnose more geographically restricted elements until no noise components found. The importance of antecedent selection of distributional data for the subsequent analysis is also discussed. Besides, my study indicates that biodiversity hotspots are not fully overlapped with areas of endemism for reptilians in East Asia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent ZoologyMême sujetEvolution and Paleontology StudiesTravaux en français237 207