Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim A geophylogeny, generated by mapping a phylogeny onto geographic regions, graphically summarizes large‐scale genetic variation over space and time, and is consequently crucial for conceptual understanding and visualization of global biogeographic patterns. The rapidly expanding DNA barcoding data with geographic coordinates associated with each specimen have dramatically increased the number of global phylogeographic studies that would benefit from software generating geophylogenies. A number of software programs have been developed, some with advanced features, but they either require additional software or are lacking in quality, especially in geographic resolution. Innovation PGT (Phylogeographic Tree), freely available at http://dambe.bio.uottawa.ca/PGT/PGT.aspx , combines the highest map quality and user‐friendliness. It accesses Microsoft Bing Maps and Google Maps seamlessly and generates geophylogenies on high‐resolution regular or terrain maps. Only a few mouse clicks are needed from PGT installation to the generation of high‐resolution geophylogenies, making PGT perfect for both teaching and research in global ecology and biogeography. The input tree can be in NEXUS or Newick format, and the geographic data with latitude and longitude values can be in tab‐delimited or comma‐delimited format such as those exported from spreadsheet programs. A Quick‐Start guide is included in the built‐in help system. Main conclusions PGT is simpler, more elegant, and of much higher quality than alternatives for plotting phylogenetic trees over geographic regions for visualizing distribution of biodiversity over space and time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,016 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».