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Enregistrement W2256463981 · doi:10.1038/srep19828

An approach to scoring cursorial limb proportions in carnivorous dinosaurs and an attempt to account for allometry

2016· article· en· W2256463981 sur OpenAlexafffund
W. Scott Persons, Philip J. Currie

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésCursorialAllometryBiologyTaxonTheropodaZoologyEvolutionary biologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From an initial dataset of 53 theropod species, the general relationship between theropod lower-leg length and body mass is identified. After factoring out this allometric relationship, theropod hindlimb proportions are assessed irrespective of body mass. Cursorial-limb-proportion (CLP) scores derived for each of the considered theropod taxa offer a measure of the extent to which a particular species deviates in favour of higher or lower running speeds. Within the same theropod species, these CLP scores are found to be consistent across multiple adult specimens and across disparate ontogenetic stages. Early theropods are found to have low CLP scores, while the coelurosaurian tyrannosauroids and compsognathids are found to have high CLP scores. Among deinonychosaurs, troodontids have consistently high CLP scores, while many dromaeosaur taxa, including Velociraptor and Deinonychus, have low CLP scores. This indicates that dromaeosaurs were not, overall, a particularly cursorily adapted group. Comparisons between the CLP scores of Tyrannosaurus and specimens referred to the controversial genus Nanotyrannus indicate a strong discrepancy in cursorial adaptations, which supports the legitimacy of Nanotyrannus and the previous suggestions of ecological partitioning between Nanotyrannus and the contemporaneous Tyrannosaurus.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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