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Enregistrement W2900302900 · doi:10.1038/sdata.2018.244

X-ray computed microtomography of Megachirella wachtleri

2018· article· en· W2900302900 sur OpenAlexafffund
Tiago R. Simões, Michael W. Caldwell, Mateusz Tałanda, Massimo Bernardi, Alessandro Palci, Oksana Vernygora, Federico Bernardini, Lucia Mancini, Randall L. Nydam

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKillam TrustsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMidwestern University
Mots-clésX-ray microtomographyComputed tomographyGeologyMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the origin and early evolution of squamates has been a considerable challenge given the extremely scarce fossil record of early squamates and their poor degree of preservation. In order to overcome those limitations, we conducted high-resolution X-ray computed tomography (CT) studies on the fossil reptile Megachirella wachtleri (Middle Triassic, northern Italy), which revealed an important set of features indicating this is the oldest known fossil squamate in the world, predating the previous oldest record by ca. 75 million years. We also compiled a new phylogenetic data set comprising a large sample of diapsid reptiles (including morphological and molecular data) to investigate the phylogenetic relationships of early squamates and other reptile groups along with the divergence time of those lineages. The re-description of Megachirella and a new phylogenetic hypothesis of diapsid relationships are presented in a separate study. Here we present the data descriptors for the tomographic scans of Megachirella, which holds fundamental information to our understanding on the early evolution of one of the largest vertebrate groups on Earth today.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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