Accuracy, precision and quality control in age determination, including a review of the use and abuse of age validation methods
Notice bibliographique
Résumé
Many calcified structures produce periodic growth increments useful for age determination at the annual or daily scale. However, age determination is invariably accompanied by various sources of error, some of which can have a serious effect on age‐structured calculations. This review highlights the best available methods for insuring ageing accuracy and quantifying ageing precision, whether in support of large‐scale production ageing or a small‐scale research project. Included in this review is a critical overview of methods used to initiate and pursue an accurate and controlled ageing program, including (but not limited to) validation of an ageing method. The distinction between validation of absolute age and increment periodicity is emphasized, as is the importance of determining the age of first increment formation. Based on an analysis of 372 papers reporting age validation since 1983, considerable progress has been made in age validation efforts in recent years. Nevertheless, several of the age validation methods which have been used routinely are of dubious value, particularly marginal increment analysis. The two major measures of precision, average percent error and coefficient of variation, are shown to be functionally equivalent, and a conversion factor relating the two is presented. Through use of quality control monitoring, ageing errors are readily detected and quantified; reference collections are the key to both quality control and reduction of costs. Although some level of random ageing error is unavoidable, such error can often be corrected after the fact using statistical (‘digital sharpening)’ methods.
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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 | 0,026 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».