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Enregistrement W2325184616 · doi:10.1144/m38.26

Chapter 26 Graptolite palaeobiogeography

2013· article· en· W2325184616 sur OpenAlexaff
Daniel Goldman, Jörg Maletz, Michael J. Melchin, Junxuan Fan

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Memoirs · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyComputer sciencePaleontologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Graptolite faunas exhibited strong biogeographical differentiation during the Early Palaeozoic, particularly in the Ordovician. Skevington recognized two major faunal provinces, the high to mid palaeolatitude ‘Atlantic Province’ and the low-palaeolatitude ‘Pacific Province’. Subsequent workers have generally accepted this pattern of graptolite distribution, but the controls on this pattern have been the subject of considerable debate. Two competing models have emerged: a surface water temperature model and a depth stratification model. It is likely that the some of the physical and chemical oceanic factors that vary with latitude may also vary in a similar way along an onshore to offshore transect. Hence, it may be that both depth and surface temperature play an important role in biogeographical differentiation. Biogeography also played a critical role in the evolutionary history of graptoloids. Important examples include the origination of axonophorans in deep, offshore environments from isograptid and pseudisograptid ancestors and their subsequent migration into shallow water regions; the replacement of the Diplograptina by Neograptina in the low palaeolatitudes during the Late Ordovician extinction event; and the origination of expansograptids in the ‘Atlantic’ Province as shallow water endemics followed by their worldwide dispersal into the oceanic biofacies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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