Extending the von Bertalanffy growth model using explanatory variables
Notice bibliographique
Résumé
von Bertalanffy parameters are usually estimated for a species, perhaps by sex, in some well-defined geographical area. An alternative way to estimate von Bertalanffy parameters is to model them in a general fixed-effects nonlinear model. For this model, the length of the ith individual is modeled as yi= f(φ, ti, xi) + εi, where yiis the length and tiis the age of the ith specimen at the time of sampling, φ are the unknown parameters required to model von Bertalanffy growth, and xiare covariates associated with the ith specimen that minimally contain sex information (xi1), but may also contain additional covariates. Standard nonlinear least squares and associated likelihood methods can be used to estimate parameters for this model. For Pacific ocean perch ( Sebastes alutus ), we model the effect that depth of collection has on estimated von Bertalanffy growth parameters; for sablefish ( Anoplopoma fimbria ), we model the effects due to latitude of collection; and for walleye pollock ( Theragra chalcogramma ) in the eastern Bering Sea, we model the effects due to variations in year classes. Results illustrate how modeling von Bertalanffy growth parameters directly using explanatory variables can be used to describe how growth relates to geographic, environmental, or biological factors.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».