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Enregistrement W1969068219 · doi:10.1111/2041-210x.12069

pavo: an R package for the analysis, visualization and organization of spectral data

2013· article· en· W1969068219 sur OpenAlexaff
Rafael Maia, Chad M. Eliason, Pierre‐Paul Bitton, Stéphanie M. Doucet, Matthew D. Shawkey

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowVisualizationComputer scienceVariety (cybernetics)Data visualizationR packageData scienceRange (aeronautics)Data miningComputer graphics (images)Artificial intelligenceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Recent technical and methodological advances have led to a dramatic increase in the use of spectrometry to quantify reflectance properties of biological materials, as well as models to determine how these colours are perceived by animals, providing important insights into ecological and evolutionary aspects of animal visual communication. Despite this growing interest, a unified cross‐platform framework for analysing and visualizing spectral data has not been available. We introduce pavo , an R package that facilitates the organization, visualization and analysis of spectral data in a cohesive framework. pavo is highly flexible, allowing users to (a) organize and manipulate data from a variety of sources, (b) visualize data using R's state‐of‐the‐art graphics capabilities and (c) analyse data using spectral curve shape properties and visual system modelling for a broad range of taxa. In this paper, we present a summary of the functions implemented in pavo and how they integrate in a workflow to explore and analyse spectral data. We also present an exact solution for the calculation of colour volume overlap in colourspace, thus expanding previously published methodologies. As an example of pavo 's capabilities, we compare the colour patterns of three African glossy starling species, two of which have diverged very recently. We demonstrate how both colour vision models and direct spectral measurement analysis can be used to describe colour attributes and differences between these species. Different approaches to visual models and several plotting capabilities exemplify the package's versatility and streamlined workflow. pavo provides a cohesive environment for handling spectral data and addressing complex sensory ecology questions, while integrating with R's modular core for a broader and comprehensive analytical framework, automated management of spectral data and reproducible workflows for colour analysis.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,056

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations689
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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