Can species naming drive scientific attention? A perspective from plant-feeding arthropods
Notice bibliographique
Résumé
How do researchers choose their study species? Some choices are based on ecological or economic importance, some on ease of study, some on tradition—but could the name of a species influence researcher decisions? We asked whether phytophagous arthropod species named after their host plants were more likely to be assayed for host-associated genetic differentiation (or ‘HAD’; the evolution of cryptic, genetically isolated host specialists within an apparently more generalist lineage). We chose 30 arthropod species (from a Google Scholar search) for which a HAD hypothesis has been tested. We traced the etymologies of species names in the 30 corresponding genera, and asked whether HAD tests were more frequent among species whose etymologies were based on host-plant names (e.g. Eurosta solidaginis , which attacks Solidago ) versus those with other etymologies (e.g. Eurosta fenestrata , from Latin fenestra , ‘window’). Species with host-derived etymologies were more likely to feature in studies of HAD than those with other etymologies. We speculate that the etymology of a scientific name can draw a researcher's attention to aspects of life-history and thus influence the direction of our scientific gaze.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,164 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,064 |
| Communication savante | 0,025 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».