Unifying Phylogenetic Birth–Death Models in Epidemiology and Macroevolution
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
Birth-death stochastic processes are the foundations of many phylogenetic models and are widely used to make inferences about epidemiological and macroevolutionary dynamics. There are a large number of birth-death model variants that have been developed; these impose different assumptions about the temporal dynamics of the parameters and about the sampling process. As each of these variants was individually derived, it has been difficult to understand the relationships between them as well as their precise biological and mathematical assumptions. Without a common mathematical foundation, deriving new models is nontrivial. Here, we unify these models into a single framework, prove that many previously developed epidemiological and macroevolutionary models are all special cases of a more general model, and illustrate the connections between these variants. This unification includes both models where the process is the same for all lineages and those in which it varies across types. We also outline a straightforward procedure for deriving likelihood functions for arbitrarily complex birth-death(-sampling) models that will hopefully allow researchers to explore a wider array of scenarios than was previously possible. By rederiving existing single-type birth-death sampling models, we clarify and synthesize the range of explicit and implicit assumptions made by these models. [Birth-death processes; epidemiology; macroevolution; phylogenetics; statistical inference.].
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle