A regression mixture with logistic weights for modeling heterogeneous crustacean growth data when the maturity phase is unknown
Notice bibliographique
Résumé
Piecewise linear models (PLMs) have been used widely in crustacean morphometry and growth modeling when subjects belong to more than one undetermined maturity stage, for example, to model immature and adolescent male snow crab (Chionoecetes opilio) growth increment at moulting as a function of pre-moult size. PLMs assume, unrealistically, that the transition between the maturity stages occurs at a fixed size. PLMs have also often been applied without taking into account the heterogeneity of variance or without supplying parameter confidence intervals. We propose to describe the unknown maturity stage and the known growth increments as functions of the pre-moult size by regression mixture with logistic weights (RMLW), where a logistic function and two linear regressions are mixed with weights provided by the logistic function. Errors are assumed to be normally distributed with a standard deviation depending linearly on the expected growth increment. Parameters and their confidence intervals are obtained using maximum likelihood. Model diagnostic procedures and a posteriori maturity stage classification methods are presented. The methodology is applied to 1311 snow crab growth observations, and results are compared with those of other snow crab studies. The methodology has widespread applications to crustacean morphometry and can be generalized to nonlinear relationships.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».