Validation of three back-calculation models by using multiple oxytetracycline marks formed in the otoliths and scales of bluegill × green sunfish hybrids
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the accuracy of the FraserLee, biological-intercept, and Weisberg back-calculation models to estimate growth from otoliths and scales of laboratory-reared juvenile bluegill × green sunfish hybrids (Lepomis macrochirus × Lepomis cyanellus). Hybrid sunfish were injected three times with oxytetracycline hydrochloride at 90-day intervals to mark bony structures, creating simulated annuli for model validation. Back-calculated lengths (BCLs) with otoliths were generally less accurate than scales for all three models. Errors ranged from 8.2 to 7.8% for the FraserLee model, from 8.0 to 8.3% for the biological-intercept model, and from 6.5 to 14.3% for the Weisberg model. For all three models, there was no significant difference in BCLs using left or right otoliths, and BCLs using the FraserLee and biological-intercept models were not significantly different from each other. In contrast with otoliths, all three models produced accurate BCLs from scales; errors ranged from 4.3 to 0.1%. For juvenile hybrid sunfish, we recommend using scales for back-calculation of growth. The FraserLee (with zero intercept) and biological-intercept models produced the most accurate BCLs from otoliths. However, due to potential decoupling of otolith and body growth, caution should be exercised when estimating juvenile hybrid sunfish growth from otoliths.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».