MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2166254854 · doi:10.1139/cjz-2012-0210

Detecting between-individual differences in hind-foot length in populations of wild mammals

2013· article· en· W2166254854 sur OpenAlexaffvenue
Julien G. A. Martin, Marco Festa‐Bianchet, Steeve D. Côté, Daniel T. Blumstein

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvis canadensisBiologyFoot (prosody)RepeatabilityPopulationEcologyAnimal scienceZoologyVeterinary medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hind-foot length is a widely used index of skeletal size in population ecology. The accuracy of hind-foot measurements, however, has not been estimated. We quantified measurement error in adult hind-foot length in yellow-bellied marmots (Marmota flaviventris (Audubon and Bachman, 1841)), mountain goats (Oreamnos americanus (de Blainville, 1816)), and bighorn sheep (Ovis canadensis Shaw, 1804) from long-term capture–recapture studies. Fitting a linear mixed effect model for each species separately, we found that hind-foot length was significantly repeatable in the three species, but repeatability was low, ranging from 0.30 to 0.47. Measurement error explained 53%–66% of the variance in foot length. Differences of 6, 13, and 27 mm would be indistinguishable from measurement error for marmots, goats, and sheep, respectively. At least 4–6 measures per individual were needed to detect variation in foot length between individuals of a population using a mixed effect model. Researchers should strive to limit measurement errors because inaccurate measures may obscure important biological patterns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Zoology→Même sujetWildlife Ecology and Conservation→Travaux en français237 207→