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Enregistrement W6981978552

GEOREFERENCED TREES AND THE PHYLOGENETIC SIMILARITY OF BIOLOGICAL COMMUNITIES

2012· other· en· W6981978552 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican Political and Social Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Identification (biology)Set (abstract data type)PopulationSimilarity (geometry)Term (time)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culture-independent DNA sequencing is being used to recover genetic material directly from environmental samples. This has spurred large-scale community efforts to catalogue the diversity of life and its geographic distribution using molecular data. These initiatives stand to revolutionize our understanding of the processes that shape biodiversity and may ultimately provide critical information for setting public health, environmental, and economic policies. To achieve these aims new tools are required to effectively explore these large biogeographic datasets. \nThis thesis introduces a novel technique for visualizing hierarchically organized data in a geographic context that illustrates the influence of a geographic or environmental gradient on the phylogenetic relationships between organisms or the similarity of biological communities. This technique is incorporated into GenGIS, open-source software that supports the integration of digital map data with genetic sequences and environmental information from multiple sample sites. GenGIS addresses the need for an interactive geospatial analysis environment capable of handling large biogeographic datasets where a wealth of sequence data is available for each sample site. This is accomplished through a rich set of analysis options that produce georeferenced visualizations for data exploration and hypothesis generation. Studies conducted by myself and other research groups have used GenGIS to investigate the diversity of viruses, bacteria, plants, animals, and even language families.\nI then explore measures of beta diversity that aim to assess the influence of geographic or environmental gradients on the similarity of biological communities. This thesis examines phylogenetic beta-diversity measures that determine community variation by considering the relationships between organisms in a phylogenetic tree. A large comparative study is performed in order to assess specific properties and performance characteristics of these measures. Many measures of phylogenetic beta diversity were found to be robust to sequence clustering, the addition of an outlying basal lineage, root placement, and the presence of rare organisms. Additionally, performance was found to differ substantially under different models of community variation. This thesis then describes how an important class of phylogenetic beta-diversity measures can be calculated over phylogenetic networks in order to account for uncertainty and conflict in inferred ancestral relationships.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,141 · 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