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Enregistrement W2113413370 · doi:10.1093/icesjms/fss169

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

2012· article· en· W2113413370 sur OpenAlexaff
Anne Kirstine Frie, Mike O. Hammill, Erlingur Hauksson, Ylva Lind, Christina Lockyer, Olavi Stenman, Olga Svetocheva

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNordisk MinisterrådMarine Mammal Commission
Mots-clésReadabilityEstimationReading (process)StatisticsDemographyMathematicsComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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