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Enregistrement W3000629716 · doi:10.1038/s41467-019-14007-2

Reply to “Convergent and divergent selection in sympatry drive plumage evolution in woodpeckers”

2020· letter· en· W3000629716 sur OpenAlexaff
Eliot T. Miller, Gavin M. Leighton, Benjamin G. Freeman, Alexander Charles Lees, Russell A. Ligon

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlumageSympatryConvergent evolutionSelection (genetic algorithm)Evolutionary biologyBiologyGeneticsZoologyComputer sciencePhylogeneticsArtificial intelligenceGeneSympatric speciation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently presented results showing that climate, habitat, and range overlap all influence the evolution of plumage coloration and patterning in a large clade of birds, the woodpeckers 1 . Of particular significance, we found that after accounting for shared climate, habitat, and evolutionary history, species pairs with the most similar plumages showed a pronounced tendency to occur in sympatry. In a concurrent comment to our own here, Grether recognized this finding, but stated that we did not sufficiently highlight “evidence for accelerated divergence in sympatry,” and hence did not detect signals of both divergence and convergence in a large clade of animals for the first time. We herein respond to these comments.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0680,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,010

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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