Unsupervised Bayesian reconstruction of individual life histories from otolith signatures: case study of Sr:Ca transects of European eel (<i>Anguilla anguilla</i>) otoliths
Notice bibliographique
Résumé
The reconstruction of individual life histories from chemical otolith measures is stated as an unsupervised signal-processing issue embedded in a Bayesian framework. This computational methodology was applied to a set of 192 European eel (Anguilla anguilla) otoliths. It provided a robust and unsupervised analysis of the individual chronologies of habitat use (either river, estuary, or coastal) from Sr:Ca measures acquired along an otolith growth axis. Links between Sr:Ca values and habitat, age, and season and the likelihood of the transitions from one habitat type to another were modelled. Major movement characteristics such as age at transition between habitats and time spent in each habitat were estimated. As a straightforward output, an unsupervised classification of habitat use patterns showed great variability. Using a hidden Markov model, 37 patterns of habitat use were found, with 20 different patterns accounting for 90% of the sample. In accordance with literature, residence behaviour was observed (28% of the eels). However, about 72% changed habitat once or several times, mainly before age 4. The potential application of this method to any other measures taken along an otolith growth axis to reconstruct individual chronologies gives a new insight in life history tactics analysis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».