ASSESSING THE DEVELOPMENT OF SHOREBIRD EGGS USING THE FLOTATION METHOD: SPECIES-SPECIFIC AND GENERALIZED REGRESSION MODELS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We modeled the relationship between egg flotation and age of a developing embryo for 24 species of shorebirds. For 21 species, we used regression analyses to estimate hatching date by modeling egg angle and float height, measured as continuous variables, against embryo age. For eggs early in incubation, we used linear regression analyses to predict hatching date from logit-transformed egg angles only. For late incubation, we used multiple regression analyses to predict hatching date from both egg angles and float heights. In 30 of 36 cases, these equations estimated hatching date to within four days of the true hatching date for each species. After controlling for incubation duration and egg size, flotation patterns did not differ between shorebirds grouped by mass (≥100 g or <100 g) or taxonomy (Scolopacidae versus Charadriidae). Flotation progressed more rapidly in species in which both adults incubate the clutch versus species in which only one adult incubates the clutch, although this did not affect prediction accuracy. We also pooled all continuous data and created a generalized regression equation that can be applied to all shorebird species. For the remaining three species, we estimated hatching date using five float categories. Estimates of hatching date using categorical data were, overall, less accurate than those generated using continuous data (by 3%–5% of a given incubation period). Our equations were less accurate than results reported in similar studies; data collected by multiple observers and at multiple sites, as well as low sample sizes for some species, likely increased measurement error. To minimize flotation method prediction error, we recommend sampling in early incubation, collecting both egg angle and float height data in late incubation, and developing site- and species-specific regression models where possible.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle