Notice bibliographique
Résumé
This chapter considers how an individual's chance of dying is influenced by its age and sex. After a preliminary discussion about age-specific death rates, we will review the various ways of constructing life tables, which tabulate the information on age-specific death rates in an orderly way, and finally we will compare some of the life tables of different species of mammals and birds. Age-specific death rates We can develop our understanding of age-specific death rates by considering the work of Peter and Rosemary Grant on the large cactus (ground) finch ( Geospiza conirostris ), in the Galápagos archipelago. During the period 1978–83 they marked 1244 nestlings and followed their subsequent survival year by year. The nestlings could not be sexed, and they made the reasonable assumption that half were male and half were female. Only 27 of the 622 female nestlings survived for one year, 20 for two years, 13 for three years, and so on, until all the females were dead by seven years of age (see Table 14.1 for full data set). If we plot the number of survivors versus age (Fig. 14.1) we obtain the shape of the survivorship curve. The heavy early mortality obscures the shape of the curve beyond the first year of age. We can deal with this problem by plotting the number of survivors on a logarithmic scale (Fig. 14.2).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».