Comparisons of Precision and Bias with Two Age Interpretation Techniques for Opercular Bones of Longnose Sucker, a Long-Lived Northern Fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two preparations of opercular bones for estimating age of longnose suckers Catastomus catastomus revealed that annuli were obscured by dense bone and undetected when the whole operculum technique was used. By thin-sectioning the opercula, we removed the dense bone, revealing previously obscured annuli. Using opercula collected from older fish in Labrador, Canada, we found that the dense bone overgrowth led to an overall age bias of 1 year. When samples were broken into groups based on sectioned ages, however, there were minimal differences in age between the two techniques for fish age 6 and younger and a 2-year age difference for fish estimated to be age 10 and older. To compare precision in locating annuli between the two techniques, we calculated coefficient of variation values among independent determinations. Both techniques demonstrated low variance, however, age determinations had greater variation with thin-sectioning than with whole opercula interpretations. Therefore, we conclude that care must be taken when making annulus determinations from thin-sectioning. Due to the presence of dense bone overgrowth, associated with the whole operculum technique, we conclude a combination of both techniques would provide the most thorough procedure for interpreting opercular age for such long-lived fish (30–50 years). Received November 23, 2011; accepted April 5, 2012
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 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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».