A roadmap for global synthesis of the plant tree of life
Notice bibliographique
Résumé
Providing science and society with an integrated, up-to-date, high quality, open, reproducible and sustainable plant tree of life would be a huge service that is now coming within reach. However, synthesizing the growing body of DNA sequence data in the public domain and disseminating the trees to a diverse audience are often not straightforward due to numerous informatics barriers. While big synthetic plant phylogenies are being built, they remain static and become quickly outdated as new data are published and tree-building methods improve. Moreover, the body of existing phylogenetic evidence is hard to navigate and access for non-experts. We propose that our community of botanists, tree builders, and informaticians should converge on a modular framework for data integration and phylogenetic analysis, allowing easy collaboration, updating, data sourcing and flexible analyses. With support from major institutions, this pipeline should be re-run at regular intervals, storing trees and their metadata long-term. Providing the trees to a diverse global audience through user-friendly front ends and application development interfaces should also be a priority. Interactive interfaces could be used to solicit user feedback and thus improve data quality and to coordinate the generation of new data. We conclude by outlining a number of steps that we suggest the scientific community should take to achieve global phylogenetic synthesis.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».