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Enregistrement W1995416837 · doi:10.1111/j.1748-7692.2001.tb01295.x

DIRECT ESTIMATION OF WITHIN‐GROUP HETEROGENEITY IN PHOTO‐IDENTIFICATION OF SPERM WHALES

2001· article· en· W1995416837 sur OpenAlexafffund
Hal Whitehead

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyIdentification (biology)Sperm whalePopulationZoologySpermDemographyEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heterogeneity in photo‐identification rates among individuals is a potentially serious problem in many studies of cetacean biology, especially the analysis of populations. However, this heterogeneity is usually difficult to identify or measure. Two instances in which closed groups of female and immature sperm whales (Physeter macrocepbalus) were tracked and identified using fluke photographs over periods of days off the Galápagos Islands allowed direct examination of heterogeneity in identification rates. A group of nine animals followed in 1999 provided almost no evidence for heterogeneity (permutation test for heterogeneity, P= 0.48), with an estimated coefficient of variation in identification rates of 0.03 (95% CI from 1,000 bootstrap replications: 0.00–0.10). In contrast, the identification rates of a group of 22 animals followed in 1995 seemed to show potentially important differences (P= 0.058, CV = 0.20, 95% CI = 0.07–0.28). These differences were not related to the internal social structure of the group or to differences in numbers of markings on the flukes, but smaller whales had lower identification rates. Thus, young sperm whales may be underrepresented in photo‐identification studies, but adults within groups seem to have similar identification rates. Situations in which animals are photo‐identified from closed populations of known size are particularly useful for examining heterogeneity. They should be vigorously exploited by those who use photo‐identification to examine population or behavioral biology.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations22
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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