Bayesian nonparametric analysis of Kingman’s coalescent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
La coalescence de Kingman est l'un des modèles les plus populaires en génétique des populations. Il décrit la généalogie d'une population dont la composition génétique évolue dans le temps selon le modèle de Wright–Fisher, ou des approximations appropriées de celle-ci appartenant à la grande classe des processus de Fleming–Viot. L'inférence ancestrale sous la coalescence de Kingman a reçu beaucoup d'attention dans la littérature, à la fois dans l'analyse des données, et d'un point de vue théorique et méthodologique. Étant donné un échantillon d'individus échantillonnés dans la population au temps $t>0$, la plupart des contributions existantes visaient l'inférence paramétrique, fréquentiste ou bayésienne, sur des quantités liées à la généalogie de l'échantillon. Dans cet article, nous proposons une approche prédictive bayésienne non paramétrique de l'inférence ancestrale. C'est-à-dire, sous l'hypothèse préalable que la composition de la population évolue dans le temps selon un processus de Fleming–Viot neutre, et compte tenu de l'information contenue dans un échantillon initial de $m$ individus dans la population au temps $t>0$, nous estimons des quantités liées à la généalogie d'un échantillon additionnel non observable de taille $m^{\prime}\geq1$. En corollaire de notre analyse, nous introduisons une classe d'estimateurs bayésiens non paramétriques (prédicteurs) qui peuvent être considérés comme des estimateurs de type Good–Turing pour l'inférence ancestrale. L'approche proposée est illustrée par une application sur données génétiques.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle