Evolutionary history of the Galápagos Rail revealed by ancient mitogenomes and modern samples
Notice bibliographique
Résumé
Beast v. 2.6.3 input (<em>.xml</em>) files and output (<em>.log</em> and <em>.trees</em>) files for phylogenetic analyses of rails, used to determined the evolutionary history of the Galápagos Rail <em>Laterallus spilonota</em>. There are two main datasets: coding sequences of the mitochondrial genome ('mtCDS'), partitioned per codon position, and a two mitochondrial/one nuclear marker dataset ('2mt1nc'). For each of the datasets, separate runs have been made in which the fossil calibration of Rallidae is applied to the stem of the present-day family ('calRallidaeStem') or the crown node ('calRallidaeCrown), and finally all runs have been replicated with three different starting seeds ('seed_NNNNNNNNN', with the different seeds 123456789, 456789123, and 789123456). We provide raw output (<em>.log</em> and <em>.raw.trees</em>) as well as maximum clade credibility ('mcc') trees (<em>.mcc.trees</em>), calculated after discarding 10% of the trees as burn-in, using median ('heights_median') or mean ('heights_mean') node heights as estimated node age. The runs used for Table 1 (and Figure 2) in the accompanying paper are: Dataset mtCDS, Rallidae calibration of stem: seed 123456789 Dataset mtCDS, Rallidae calibration of crown: seed 456789123 Dataset 2mt1nc, Rallidae calibration of stem: seed 789123456 Dataset 2mt1nc, Rallidae calibration of crown: seed 123456789 This version of the data includes <em>Pellornis mikkelseni</em> among the fossils making up the calibration distribution for crown Gruiformes. In a previous version of this data deposit, that data point was represented by <em>Messelornis cristata </em>(see accompanying paper).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».