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Enregistrement W4223590913 · doi:10.1111/ter.12596

Potential and problems in evaluating secular changes in the diversity of animal‐substrate interactions at ichnospecies rank

2022· article· en· W4223590913 sur OpenAlexaff
Li‐Jun Zhang, Luís A. Buatois, M. Gabriela Mángano

Notice bibliographique

RevueTerra Nova · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPaleozoicDiversification (marketing strategy)PaleontologyGeologyPalaeogeographyPaleoecologyTrace fossilRank (graph theory)EcologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changes in diversity of trace fossils through time provide information about evolutionary innovations in animal‐substrate interactions. Global ichnodiversity changes at ichnogeneric rank are useful to capture major trends, but may be insufficient to reveal minor behavioural innovations. A quantitative analysis of ichnodiversity trajectories at ichnospecies rank for bioturbation structures has been performed for the first time at a global scale to evaluate how innovations in animal‐substrate interactions may be reflected at this ichnotaxonomic hierarchy. The timing of diversification at ichnospecific rank is highly variable, but mostly linked to the Cambrian Explosion (CE) and the Mesozoic Marine Revolution (MMR). Nearly all top‐heavy ichnogenera diversified during the MMR and most bottom‐heavy ichnogenera illustrate innovations during the CE. Timing of diversification at ichnospecies rank refines characterization of the ichnological equivalents of the Cambrian, Palaeozoic and Modern evolutionary fauna. Evaluating the timing of ichnospecific diversification within ichnogenera is a valuable tool in evolutionary palaeoecology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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