MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1959859660 · doi:10.1002/env.2351

Estimating the transition of individuals between life stages

2015· article· en· W1959859660 sur OpenAlexaff
Taly Dawn Drezner, Zvi Drezner, N. Balakrishnan

Notice bibliographique

RevueEnvironmetrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensMcMaster UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric (unit)Transition (genetics)Standard deviationStatisticsComputer scienceEconometricsVariety (cybernetics)Range (aeronautics)EcologyMathematicsBiologyOperations managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over their lifetimes, individuals of a species transition from one stage of their life cycle to the next (for example, a nonreproductive juvenile will mature to a reproductive adult). Estimating the age at which these transitions occur can be complex for a variety of reasons. A fundamental, generalizable way to assess the mean age of transition along with a standard deviation of the distribution of the transition is developed. We propose and statistically develop a method that is easy to use, requires only one data collection period, and provides reliable estimates for the mean and the standard deviation of the transition point. Our results for the case studies for one species, Carnegiea gigantea , using eight independent real‐world datasets, are robust, confirming the validity and usefulness of the proposed technique. We develop an important ecological metric that quantifies the age at which a species transitions from one stage to another in its life cycle. This is a basic ecological metric that is often assumed, but that until now has been difficult to quantify practically for many species. This metric is easy to use (we provide a spreadsheet that does all the calculations) and essential for all life scientists, regardless of species, life form, or ecosystem of study. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,060 · 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 tête enseignante, 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

Explorer davantage

Même revueEnvironmetricsMême sujetEconomic and Environmental ValuationTravaux en français237 207