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Enregistrement W2599354383 · doi:10.1144/sp448.19

Rangeomorph classification schemes and intra-specific variation: are all characters created equal?

2017· article· en· W2599354383 sur OpenAlexaff
Charlotte G. Kenchington, Philip R. Wilby

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Stratigraphy of Fossils
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésVariation (astronomy)GeologyClassification schemeComputer scienceData scienceAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rangeomorphs from the Ediacaran of Avalonia are among the oldest known complex macrofossils and our understanding of their ecology, ontogeny and phylogenetic relationships relies on accurate and consistent classification. There are a number of disparate classification schemes for this group, which dominantly rely on a combination of their branching characters and shape metrics. Using multivariate statistical analyses and the diverse stemmed, multifoliate rangeomorphs in Charnwood Forest (UK), we assess the taxonomic usefulness of the suite of characters currently in use. These techniques allow us to successfully discriminate taxonomic groupings without a priori assumptions or weighting of characters and to document a hitherto unrecognized level of variation within single taxonomic groups. Variation within the currently defined genus Primocandelabrum is too great to be realistically assigned to different species and may instead reflect primary character diversity, ontogenetic changes in character state or ecophenotypic variability. Its recognition cautions against generic-level diagnoses based on single differences in character state and will be crucial in understanding the mode of growth of these enigmatic organisms. Supplementary material: Data tables, definition of the characters used in the analyses, and detailed descriptions and breakdowns of methods and results are available at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.3726937

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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