Giant taxon‐character matrices <scp>II</scp>: a response to Laing et al. (2017)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The trend towards big data analyses in evolutionary biology has been observed in phylogenetics via the assembly of giant datasets composed of genomic and phenotypic data. We recently (Simões et al., 2017. Giant taxon-character matrices: Quality of character constructions remains critical regardless of size. Cladistics 33, 198-219) presented a critique of the phylogenetic character concepts used in current morphological datasets, with the caution that giant datasets did not obviate the empirical requirement of rigor in character construction. Laing et al. (2017. Giant taxon-character matrices: The future of morphological systematics. Cladistics, https://doi.org/10.1111/cla.12197) have since argued that we had 'suggested' that large datasets inherently contain flawed characters, and that we had presented a substandard methodology of phylogenetic analysis. Laing et al. concluded by discussing their approach to phylogenetic signal, total evidence and the inevitability of large datasets. We here reply to Laing et al. by reviewing what we actually wrote regarding dataset size, characters and methodology. We show that Laing et al.'s. central premise is unsupported, thus characterizing a Straw Man argument, and deeply misrepresents our original study. In part two, we discuss total evidence and phylogenetic signal issues raised by Laing et al. that are of major consequence to the appropriate construction of large morphological datasets.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle