Hierarchical Bayesian analysis to incorporate age uncertainty in growth curve analysis and estimates of age from length: Florida manatee (Trichechus manatus) carcasses
Notice bibliographique
Résumé
Age estimation of individuals is often an integral part of species management research, and a number of age-estimation techniques are commonly employed. Often, the error in these techniques is not quantified or accounted for in other analyses, particularly in growth curve models used to describe physiological responses to environment and human impacts. Also, noninvasive, quick, and inexpensive methods to estimate age are needed. This research aims to provide two Bayesian methods to (i) incorporate age uncertainty into an age–length Schnute growth model and (ii) produce a method from the growth model to estimate age from length. The methods are then employed for Florida manatee ( Trichechus manatus ) carcasses. After quantifying the uncertainty in the aging technique (counts of ear bone growth layers), we fit age–length data to the Schnute growth model separately by sex and season. Independent prior information about population age structure and the results of the Schnute model are then combined to estimate age from length. Results describing the age–length relationship agree with our understanding of manatee biology. The new methods allow us to estimate age, with quantified uncertainty, for 98% of collected carcasses: 36% from ear bones, 62% from length.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».