Weighing our measures: approach-appropriate modeling of body composition in juvenile Steller sea lions (<i>Eumetopias</i> <i>jubatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
While many approaches to modeling body condition exist, ranging from arbitrary morphometric indices to sophisticated cone modeling, few approaches have attempted to develop a standardized, simplified method for determining total body fat and protein in otariids. Our goal was to develop a method for predicting the body condition of juvenile Steller sea lions (Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)) using simple morphometrics such as measurements of girth, length, mass, and blubber depth. We compared a candidate set of models to determine which metrics best predicted total body water (TBW) measures obtained by deuterium isotope dilution. Furthermore, we used AICc (Akaike’s information criterion corrected for small sample size) model selection methods and cross-validation to choose and validate the best suite of predictors. TBW was best predicted by a model that included mass, standard length, axial girth with the addition of blubber depths on the lateral side of the neck and dorsal surface of the hip. The results presented here show that blubber depth is an important addition to modeling body composition and may improve upon nonlethal, population-level estimates of nonisotopically derived values of TBW in juvenile Steller sea lions. Additionally, our models present a model development framework for other research efforts for use in determining body condition in otariids.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».