Where is, in 2017, the evo in evo‐devo (evolutionary developmental biology)?
Notice bibliographique
Résumé
After the inaugural Pan-American-Evo-Devo meeting (2015, Berkeley), I showed how major concerns about evo-devo (Evolutionary Developmental Biology) research were demonstrated by a simple, non-biased quantitative analysis of the titles/abstracts of that meeting's talks. Here, I apply the same methodology to the titles/abstracts of the recent Pan-American-Evo-Devo meeting (2017, Calgary). The aim is to evaluate if the concerns raised by me in that paper and by other authors have been addressed and/or if there are other types of differences between the two meetings that may reflect trends within the field of evo-devo. This analysis shows that the proportion of presentations referring to "morphology", "organism", "selection", "adaptive", "phylogeny", and their derivatives was higher in the 2017 meeting, which therefore had a more "organismal" feel. However, there was a decrease in the use of "evolution"/its derivatives and of macroevolutionary terms related to the tempo and mode of evolution in the 2017 meeting. Moreover, the disproportionately high use of genetic/genomic terms clearly shows that evo-devo continues to be mainly focused on devo, and particularly on "Geno", that is, on molecular/genetic studies. Furthermore, the vast majority of animal evo-devo studies are focused only on hard tissues, which are just a small fraction of the whole organism-for example, only 15% of the tissue mass of the human body. The lack of an integrative approach is also evidenced by the lack of studies addressing conceptual/long-standing broader questions, including the links between ecology and particularly behavior and developmental/evolutionary variability and between evo-devo and evolutionary medicine.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».