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Enregistrement W7024897670

A Tale of Immigration Told by Geneaology

2024· article· en· W7024897670 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNSUWorks (Nova Southeastern University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationGrandparentGermanHaplogroupWestern europeGenetic genealogyAncient DNAHaplotypeEthnic compositionNorwegian
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 23andMe DNA ancestry composition test was taken to derive specific genetic information such as my maternal mitochondrial DNA (maternal haplogroup) and my ancestral DNA composition from different regions of the world based on similarities to other individuals in those regions with the same genotype patterns. Deep historical ancestry showed my maternal haplogroup as U5a1b. This indicated a maternal heritage line migrating north through Africa and up into Western Europe around 47,000 years ago. My ancestral DNA composition showed heritage from the following regions: French & German (Germany) 84.9%, Eastern European (Russia/Lithuania) 8.7%, and Southern European (Italy) 3.1%. The German and Italian results were expected however the Russian/Lithuiana heritage was originally hypothesized from my paternal grandfather due to a past ancestor's Germany to Russia immigration. However this has been dismissed as socially unacceptable/unexpected in that period, so the Eastern European heritage remains a mystery in origin. Verbal and document-supported accounts from ancestors and family members explain the various immigrations conducted through my maternal/Humer family and my paternal/Wirtz family. Specifically, my maternal grandparents and their separate immigrations in the 1950s to southern Ontario and my separate paternal great-grandparents immigration from Germany to Russia to Port Huron, Michigan.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,023
Communication savante0,0050,015
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0050,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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