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Enregistrement W3204931553 · doi:10.18435/vamp29375

Constraining the body mass range of Anzu wyliei using volumetric and extant-scaling methods

2021· article· en· W3204931553 sur OpenAlexvenueno aff
Kyle Atkins‐Weltman, Eric Snively, Patrick M. O’Connor

Notice bibliographique

RevueVertebrate Anatomy Morphology Palaeontology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtant taxonScalingRange (aeronautics)EstimationComputer scienceStatisticsMathematicsBiologyEvolutionary biologyMaterials scienceGeometryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to accurately and reliably estimate body mass of extinct taxa is a vital tool for interpreting the physiology and even behavior of long-dead animals. For this reason, paleontologists have developed many possible methods of estimating the body mass of extinct animals, with varying degrees of success. These methods can be divided into two main categories: volumetric mass estimation and extant scaling methods. Each has advantages and disadvantages, which is why, when possible, it is best to perform both, and compare the results to determine what is most plausible within reason. Here we employ volumetric mass estimation (VME) to calculate an approximate body mass for previously described specimens of Anzu wyliei from the Carnegie Museum of Natural History. We also use extant scaling methods to try to obtain a reliable mass estimate for this taxon. In addition, we present the first digital life restoration and convex hull of the dinosaur Anzu wyliei used for mass estimation purposes. We found that the volumetric mass estimation using our digital model was 216-280kg, which falls within the range predicted by extant scaling techniques, while the mass estimate using minimum convex hulls was below the predicted range, between 159-199 kg . The VME method for Anzu wyliei strongly affirms the predictive utility of extant-based scaling. However, volumetric mass estimates are likely more precise because the models are based on comprehensive specimen anatomy rather than regressions of a phylogenetically comprehensive but disparate sample.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,040
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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