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Enregistrement W4386065183 · doi:10.1371/journal.pbio.3002251

Tightening the requirements for species diagnoses would help integrate DNA-based descriptions in taxonomic practice

2023· article· en· W4386065183 sur OpenAlexaff
Frank E. Rheindt, Patrice Bouchard, Richard L. Pyle, Francisco Welter-Schultes, Erna Aescht, Shane T. Ahyong, Alberto Ballerio, Thierry Bourgoin, Luis M. P. Ceríaco, Dmitry A. Dmitriev, Neal L. Evenhuis, Mark J. Grygier, Mark S. Harvey, Maurice Kottelat, NIKITA J. KLUGE, Frank‐Thorsten Krell, Jun‐ichi Kojima, S. Kullander, Paulo H. F. Lucinda, Christopher H. C. Lyal, Cristina Luisa Scioscia, Daniel Whitmore, Douglas Yanega, Zhi‐Qiang Zhang, Hong-Zhang Zhou, Thomas Pape

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMedical diagnosisNomenclatureTaxonomy (biology)SubspeciesTaxonomic rankContext (archaeology)Evolutionary biologyData scienceComputational biologyEcologyTaxonComputer sciencePaleontologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern advances in DNA sequencing hold the promise of facilitating descriptions of new organisms at ever finer precision but have come with challenges as the major Codes of bionomenclature contain poorly defined requirements for species and subspecies diagnoses (henceforth, species diagnoses), which is particularly problematic for DNA-based taxonomy. We, the commissioners of the International Commission on Zoological Nomenclature, advocate a tightening of the definition of "species diagnosis" in future editions of Codes of bionomenclature, for example, through the introduction of requirements for specific information on the character states of differentiating traits in comparison with similar species. Such new provisions would enhance taxonomic standards and ensure that all diagnoses, including DNA-based ones, contain adequate taxonomic context. Our recommendations are intended to spur discussion among biologists, as broad community consensus is critical ahead of the implementation of new editions of the International Code of Zoological Nomenclature and other Codes of bionomenclature.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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