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Enregistrement W3212990339 · doi:10.1098/rsbl.2021.0383

Growth variability, dimensional scaling, and the interpretation of osteohistological growth data

2021· article· en· W3212990339 sur OpenAlexafffund
Thomas M. Cullen, Caleb M. Brown, Kentaro Chiba, Kirstin S. Brink, Peter J. Makovicky, David C. Evans

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensUniversity of ManitobaRoyal Ontario MuseumRoyal Tyrrell MuseumUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésExtant taxonBiologyTaxonScalingEvolutionary biologyVariation (astronomy)Range (aeronautics)PaleontologyEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteohistological data are commonly used to study the life history of extant and extinct tetrapods. While recent advances have permitted detailed reconstructions of growth patterns, physiology and other features using these data, they are most commonly used in assessments of ontogenetic stage and relative growth in extinct animals. These methods have seen widespread adoption in recent years, rapidly becoming a common component of the taxonomic description of new fossil taxa, but are often applied without close consideration of the sources of variation present or the dimensional scaling relationships that exist among different osteohistological measurements. Here, we use a combination of theoretical models and empirical data from a range of extant and extinct tetrapods to review sources of variability in common osteohistological measurements, their dimensional scaling relationships and the resulting interpretations that can be made from those data. In particular, we provide recommendations on the usage and interpretation of growth mark spacing/zonal thickness data, when these are likely to be unreliable, and under what conditions they can provide useful inferences for studies of growth and life history.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations52
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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