Notice bibliographique
Résumé
FLOCK is designed to unravel genetic structure within a collection of genotypes, whether pure or admixed. It is assumed that pure, “source”, samples are not available. The program may be used to solve the “number (K) of populations” problem. Since FLOCK is a non-model algorithm, the populations may originate from sexual as well as clonal reproduction. When K is already known, it may be used to separate pure and admixed specimens into K groups. FLOCK is a non- Bayesian, non MCMC, method and therefore differs substantially from previous clustering algorithms and processing time is much shorter (20 sweeps). Its working principle is repeated re-allocation of all collected specimens (total sample) to <em>k</em> subsamples. The methods to map genetic admixture on a set of samples (K known) and to estimate the number of populations K were described respectively in: <strong>Duchesne P, Turgeon J (2009) FLOCK: a method for quick mapping of admixture without source samples. <em>Molecular Ecology Resources </em>9: 1333-1344</strong> <strong>Duchesne P, Turgeon J (2012) FLOCK Provides Reliable Solutions to the "Number of Populations" Problem <em>Journal of Heredity 2012; doi: 10.1093/jhered/ess038</em></strong> Three versions of FLOCK are available, one for microsatellite, one for AFLP and one for SNP markers. The basic algorithm, input and output formats are the same in the three versions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».