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Enregistrement W3158788766 · doi:10.1101/2021.05.06.442968

A simple hierarchical model for heterogeneity in the evolutionary correlation on a phylogenetic tree

2021· preprint· en· W3158788766 sur OpenAlexafffund
Liam J. Revell, Ken S. Toyama, D. Luke Mahler

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésPhylogenetic treePhylogenetic comparative methodsCladePhylogeneticsTree (set theory)Evolutionary biologyBiologySimple (philosophy)CorrelationTree rearrangementMathematicsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Numerous questions in phylogenetic comparative biology revolve around the correlated evolution of two or more phenotypic traits on a phylogeny. In many cases, it may be sufficient to assume a constant value for the evolutionary correlation between characters across all the clades and branches of the tree. Under other circumstances, however, it is desirable or necessary to account for the possibility that the evolutionary correlation differs through time or in different sections of the phylogeny. Here, we present a method designed to fit a hierarchical series of models for heterogeneity in the evolutionary rates and correlation of two quantitative traits on a phylogenetic tree. We apply the method to two datasets: one for different attributes of the buccal morphology in sunfishes (Centrarchidae); and a second for overall body length and relative body depth in rock- and non-rock-dwelling South American iguanian lizards. We also examine the performance of the method for parameter estimation and model selection using a small set of numerical simulations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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