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Enregistrement W4398753572 · doi:10.7910/dvn/e4tlzv

Additional Files for Sphenodontian phylogeny and the Impact of Model Choice in Bayesian Morphological Clock Estimates of Divergence Times and Evolutionary Rates

2020· dataset· en· W4398753572 sur OpenAlexaff
Tiago R. Simões, Michael W. Caldwell, Stephanie E. Pierce

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivergence (linguistics)Bayesian probabilityEvolutionary biologyPhylogeneticsMolecular clockBiologyComputer scienceArtificial intelligenceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional files 1-7 including all necessary data and coding to replicate the analyses: Additional File 1: Text document containing additional methodological information and supplementary figures. Additional File 2: Text document containing list of sampled taxa, along with their occurrence data, stratigraphic interval, age, anatomical bibliography, and personally observed specimen numbers. Additional File 3: Text document including phylogenetic morphological characters list with individual character descriptions. Additional File 4: Phylogenetic data matrices. Data matrix containing all scored taxa (38 taxa) and data matrix with all taxa used for final analysis (35 taxa). Additional File 5: Excel spreadsheet containing tables with summaryer statistics for all posterior parameter estimates, as well as divergence times and prior parameter values (effective priors) for important focal clades. Additional File 6: Input files including the dataset and all necessary coding (see Mr. Bayes blocks) to reproduce the analyses. Additional File 7: R scripts used for the construction of the main text figures and statistical analyses.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5990,163

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,262 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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