Interpreting the <scp>flock</scp> algorithm: a reply to Anderson & Barry (2015)
Notice bibliographique
Résumé
Anderson & Barry (Molecular Ecology Resources, 2015, 10, 1020-1030) compared a reprogrammed version of flock (Duchesne & Turgeon , Molecular Ecology Resources, 2009, 9, 1333-1344), flockture, to a particular model of structure (Pritchard , Genetics, 2000, 155, 945-959) that they propose is equivalent to flock, a non-MCMC, non-Bayesian algorithm. They conclude that structure performs better than flockture at clustering individuals from simulated populations with very low level of differentiation (FST c. 0.008) based on 15 microsatellites or 96 SNPs. We rather consider that both algorithms failed, with proportions of correct allocations lower than 50%. The authors also noted the slightly better performance of flockture with SNPs at intermediate FST values (c. 0.02-0.04) but did not comment. Finally, we disagree with the way the processing time of each program was compared. When compared on the basis of a run leading to a clustering solution, the main output of any clustering algorithm, flock, is, as users can readily experience, much faster. In all, we feel that flock performs at least as well as structure as a clustering algorithm. Moreover, flock has two major assets: high speed and clear, well validated, rules to estimate K, the number of populations. It thus provides a valuable addition to the set of tools at the disposal of the many researchers dealing with real empirical data sets.
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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 | 0,027 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,063 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,012 |
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 ».