MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2799624875 · doi:10.1371/journal.pone.0195736

The tempo and mode of the taxonomic correction process: How taxonomists have corrected and recorrected North American bird species over the last 127 years

2018· article· en· W2799624875 sur OpenAlexaff
Gaurav Vaidya, Denis Lepage, Robert Guralnick

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensBirds Canada
Organismes subventionnairesNational Evolutionary Synthesis CenterNational Science Foundation
Mots-clésChecklistTaxonomic rankTaxonomy (biology)BiologyEvolutionary biologyGenealogyEcologyZoologyHistoryPaleontologyTaxon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While studies of taxonomy usually focus on species description, there is also a taxonomic correction process that retests and updates existing species circumscriptions on the basis of new evidence. These corrections may themselves be subsequently retested and recorrected. We studied this correction process by using the Check-List of North and Middle American Birds, a well-known taxonomic checklist that spans 130 years. We identified 142 lumps and 95 splits across sixty-three versions of the Check-List and found that while lumping rates have markedly decreased since the 1970s, splitting rates are accelerating. We found that 74% of North American bird species recognized today have never been corrected (i.e., lumped or split) over the period of the checklist, while 16% have been corrected exactly once and 10% have been corrected twice or more. Since North American bird species are known to have been extensively lumped in the first half of the 20th century with the advent of the biological species concept, we determined whether most splits seen today were the result of those lumps being recorrected. We found that 5% of lumps and 23% of splits fully reverted previous corrections, while a further 3% of lumps and 13% of splits are partial reversions. These results show a taxonomic correction process with moderate levels of recorrection, particularly of previous lumps. However, 81% of corrections do not revert any previous corrections, suggesting that the majority result in novel circumscriptions not previously recognized by the Check-List. We could find no order or family with a significantly higher rate of correction than any other, but twenty-two genera as currently recognized by the AOU do have significantly higher rates than others. Given the currently accelerating rate of splitting, prediction of the end-point of the taxonomic recorrection process is difficult, and many entirely new taxonomic concepts are still being, and likely will continue to be, proposed and further tested.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207