Notice bibliographique
Résumé
Introduction Understanding the ecological attributes of extinct organisms has long been a major research topic in paleobiology, dating back to the pioneering work of the French paleontologist Georges Cuvier in the early nineteenth century. Inferences concerning the ecology of an extinct organism can be based on functional interpretation of its structure, by analogy with present-day relatives, or from the sedimentary context and distribution of fossil remains referable to this taxon (Wing et al . 1992). Traditionally, functional morphology has been the most widely used of these approaches. It basically relies on the analysis of organisms as simple machines with functional attributes that can be inferred from the physical properties of their bodies as well as from their shape and size. Chemical analyses of hard tissues (such as extraction of preserved stable carbon isotopes) increasingly are providing significant new data for inferring diet in extinct animals. In recent years, researchers have developed various procedures for linking inferences concerning function in fossils to phylogenetic analyses, increasing confidence in the robustness of these reconstructions (see various papers in Thomason [1995]). Herbivory, the consumption of plant tissues, is a widespread phenomenon among terrestrial vertebrates. It has frequently and independently evolved in many lineages of amniotes during the last 300 million years or so. Some major groups of herbivorous tetrapods, such as ungulate mammals and ornithischian dinosaurs, attained great abundance and taxonomic diversity. Indeed, the advent of herbivory among land-dwelling tetrapods was one of the key events in the history of life on land.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».