Error patterns in age estimation and tooth readability assignment of grey seals (Halichoerus grypus): results from a transatlantic, image-based, blind-reading study using known-age animals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frie, A. K., Hammill, M. O., Hauksson, E., Lind, Y., Lockyer, C., Stenman, O., and Svetocheva, O. 2013. Error patterns in age estimation and tooth readability assignment of grey seals (Halichoerus grypus): results from a transatlantic, image-based, blind-reading study using known-age animals – ICES Journal of Marine Science, 70: 418–430. We analysed error patterns in a first interlaboratory grey seal (Halichoerus grypus) age-reading experiment. The experiment involved ten readers, who estimated age using images of cementum growth layers from teeth of 68 known-age seals (0–22 years). The percentages of correct estimates ranged from 32.4% to 60.3% among readers, and 89.3% of all errors were by ±1–2 years. Six readers showed increasing underageing with increasing seal age. An elevated risk of underestimation by 1 year occurred in teeth collected 0–5 months after breeding and was attributed to more frequent absence of a distinct growth layer for the new year and lack of information on months between the last birthday and the date of sample collection (plusmonths). For plusmonths 6–11, positive bias was predominant, suggesting that overestimation is the more common error when plusmonth information is available. Readers assigned readability scores to the tooth sections, and 79.1% of all ageing errors occurred in sections of low or intermediate readability. Excluding these sections would, however, also exclude 43.0% of all correct estimates. Neither levels of age estimation error nor predictive values of readability assignments were associated with reader experience levels. Analyses of image markings identified common errors in delineations of annual increment layers.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».