Summary of Comments on Analysis of Hungarian red deer trophies by means of Principal component analysis in two different counties
Notice bibliographique
Résumé
Authors analyzed data of 9 trophy parameters (weight of the antler, length of main beam, length of brow tine, length of bay tine, length of tray tine, circumference of coronet, lower circumference of main beam, upper circumference of main beam, number of total tines) of 6868 red deer stags shot between 1997 and 2007 and estimated ages were between 4-16 years, from two counties of Hungary (5946 from Somogy and 921 Bács-Kiskun). General linear model was used to evaluate age and “county” effects on the trophy parameters. Age was a significant source of variation for all studied traits while county affected most of the studied parameters. Consequently the dataset was analyzed separately for each county. Low to high correlations (adjusted for age effect) were found both in Somogy (r=-0.04 - 0.80) and for Bács-Kiskun (r=-0.06 - 0.70). Using principal component analysis (with orthogonal rotation) 4 factors were extracted which accounted for 73 % and 75 % of total variance in Bács-Kiskun and Somogy county respectively. The first factor represents the circumferences of the trophy, the second factor the main tines (brow, bay, tray) of the antler. The third and fourth factors represented the number of total tines of the trophies and the length of main beam respectively. These identified factors could be considered in selection/evaluation of the trophies in Hungarian red deer instead of the traditionally used measurements in order to maintain type and quality of the red deer trophy in Hungary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».