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Enregistrement W6962629991 · doi:10.17863/cam.6664

Computed tomography, anatomical description and three-dimensional reconstruction of the lower jaw of Eusthenopteron foordi Whiteaves, 1881 from the Upper Devonian of Canada

2015· article· en· W6962629991 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUppsala Universitet
Mots-clésTetrapod (structure)SkullVisualizationComputed tomographyOsteologyDorsum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cranial anatomy of the iconic early tetrapod Eusthenopteron foordi is probably the best understood of all fossil fishes. In contrast, the anatomy of the lower jaw - crucial for both phylogenetics and biomechanical analyses - has been only superficially described. Computed tomography data of three Eusthenopteron skulls were segmented using visualization software to digitally separate bone from matrix and individual bones from each other. Here, we present a new description of the lower jaw of Eusthenopteron based on microcomputed tomography data, including the following: detailed description of sutural morphology and the mandibular symphysis; confirmed occurrence of pre- and intercoronoid fossae on the dorsal aspect of the lower jaw; and the arrangement of the submandibular bones. Furthermore, we identify a novel dermal ossification, the postsymphysial, present on the anteromedial aspect of the lower jaw in Eusthenopteron and describe its distribution in other stem tetrapod taxa. Sutural morphology is used to infer load regimes and, along with overall skull and lower jaw morphology, suggests that Eusthenopteron may have used biting along with suction feeding to capture and consume large prey. Finally, visualization software was used to repair and reconstruct the lower jaw, resulting in a three-dimensional digital reconstruction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,143 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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