Modelling copepod development: current limitations and a new realistic approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gentleman, W. C., Neuheimer, A. B., and Campbell, R. G. 2008. Modelling copepod development: current limitations and a new realistic approach. – ICES Journal of Marine Science, 65: 399–413. To predict the influence of environmental variability on copepod dynamics and production, models must account for the effects of temperature and food on stage-dependent time-scales. Here, data for development-time means and variance of Calanus finmarchicus are used to quantify the limitations of existing models. Weight-based individual models are sensitive to uncertain parameters, such as moulting weights, assimilation efficiency, and environmental dependencies, making them highly difficult to calibrate. The accuracy of stage-based population models using ordinary differential equations depends on model structure, with some predicted generation times being incorrect by months. Even when large numbers of age classes are used to reduce modelled variability, it is not possible to make variability consistent with the data. Accuracy of mean times for stage-based population models using difference equations requires a small time-step, which results in large numbers of age classes and modelled variability that is underestimated by orders of magnitude, unless a probabilistic moult fraction is used. We present a new stage-based individual model that avoids the limitations of other models and successfully represents C. finmarchicus mean development timing and associated variability. This approach can be adapted easily for other species, as well as dynamic environmental conditions.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».