A Bayesian hierarchical meta-analysis of growth for the genus<i>Sebastes</i>in the eastern Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a meta-analysis of growth for 46 species of the genus Sebastes in the eastern Pacific Ocean using a Bayesian hierarchical model to estimate parameters, to investigate growth variability, and to elucidate meaningful biological covariates. Growth in terms of maximum attainable size (L∞) ranged from 12 to 80 cm, and instantaneous growth rates varied by over an order of magnitude (K; 0.03–0.34·year–1). Results from this method also confirm the theoretical, but often untested, view that growth parameters L∞and K are negatively correlated among populations or species of fish; Bayesian credibility intervals for correlation ranged from –0.2 to –0.7, with the posterior median of –0.4. The Bayesian hierarchical growth model showed less variability in growth parameters and lower correlations among parameters than those from standard techniques used in population ecology, suggesting that the absolute value of the correlation between L∞and K may be lower than the general perception in the ecological literature. Exploration of several covariates revealed that asymptotic size varied positively as a function of the size at 50% maturity. Finally, posterior probability distributions of the hyperparameters from this analysis provide plausible informative priors of growth for stock assessments of data-poor species.
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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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».