A maximum likelihood approach for identifying dive bouts improves accuracy, precision and objectivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foraging behaviour frequently occurs in bouts, and considerable efforts to properly define those bouts have been made because they partly reflect different scales of environmental variation. Methods traditionally used to identify such bouts are diverse, include some level of subjectivity, and their accuracy and precision is rarely compared. Therefore, the applicability of a maximum likelihood estimation method (MLM) for identifying dive bouts was investigated and compared with a recently proposed sequential differences analysis (SDA). Using real data on interdive durations from Antarctic fur seals (Arctocephalus gazella Peters, 1875), the MLM-based model produced briefer bout ending criterion (BEC) and more precise parameter estimates than the SDA approach. The MLM-based model was also in better agreement with real data, as it predicted the cumulative frequency of differences in interdive duration more accurately. Using both methods on simulated data showed that the MLM-based approach produced less biased estimates of the given model parameters than the SDA approach. Different choices of histogram bin widths involved in SDA had a systematic effect on the estimated BEC, such that larger bin widths resulted in longer BECs. These results suggest that using the MLM-based procedure with the sequential differences in interdive durations, and possibly other dive characteristics, may be an accurate, precise, and objective tool for identifying dive bouts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle