<scp>geoorigins</scp>: A new method and<scp>r</scp>package for trait mapping and geographic provenancing of specimens without categorical constraints
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biologists often seek to geographically provenance organisms using their traits. This is typically achieved by defining spatial groups using distinct patterns of trait variation. Here, we present a new spatial provenancing and trait boundary identification methodology, based on correlations between geographic and trait distances that require no a priori group assumptions. We apply this to three datasets where spatial provenance is sought: morphological rat and vole dentition data (human commensal translocation datasets); and birdsong data (cultural transmission dataset). We also present the results of cross‐validation testing. Spatial provenancing is possible with differing degrees of accuracy for each dataset, with birdsong providing the most accurate geographic origin (identifying an average spatial region of 0.22 km 2 as the area of origin with 99.9% confidence). Our method has a wide range of potential applications to diverse data types—including phenotypic, genetic and cultural—to identify trait boundaries and spatially provenance the origin of unknown or translocated specimens where trait differences are geographically structured and correlated with spatial separation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».