Notice bibliographique
Résumé
A phylogenetic tree captures the evolutionary relationships among sampled taxa – major taxonomic groups, species, infraspecific taxa, or isolates. Phylogenetic analysis is a central component of evolutionary and ecological studies, as it lends a unifying framework to draw inferences about evolutionary and ecological processes that form biodiversity. Via phylogenetic comparative methods, trait data (for example, morphological or physiological data) and geographical data may be analyzed jointly with a given phylogeny to test specific hypotheses about the evolution and ecology of focal groups of organisms. In this thesis dissertation, I present four studies demonstrating how phylogenetic analysis can yield new evolutionary and ecological insights. In the first two studies, I compare the evolutionary fates of polyploid versus diploid lineages in fish and to test whether polyploidization coincides with speciation events in land plants. Polyploid species arise from whole genome duplication and often exhibit morphological, physiological, and ecological differentiation from their diploid parents. Understanding their evolutionary patterns in the background of diploid species help us to understand why polyploidization is abundant in some organisms (plants) but not in others (fishes). In the other two studies, I explore the biodiversity of freshwater red algae in the wild and aquarium shops, using phylogenetic analyses to reveal potential introductions of these organisms via the global aquarium trade. Furthermore, I identify candidate genetic markers that may be more suitable than commonly used markers to facilitate future studies of phylogenetic community ecology of the red algae. Not only do these studies illustrate the utility of phylogenetic analyses to tackle diverse questions in evolution and ecology, but they also have forwarded the discussion on those four distinct topics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».