Precision and accuracy in quantifying herbivory
Notice bibliographique
Résumé
1. Tissue removal by herbivores (i.e. herbivory) is a dominant interaction in most communities which has important impacts on natural and managed ecosystems. Despite the importance of herbivory, we lack a quantitative comparison of the efficacy of the most commonly used methods used to quantify herbivore damage. 2. We examined the factors that affect the precision and accuracy of visual and digital methods commonly used to quantify damage to leaves. 3. We created 224 digital leaves from four plant species. In a fully factorial design we manipulated leaf morphology and species, the location of damage (marginal or internal), estimation method (exact percentage or 25% bins), observer experience and expectancy bias (i.e., bias due to an expected result). Using 583 adult observers, we estimated the precision and accuracy of individuals' ability to visually estimate known levels of damage. In a third smaller experiment, we performed similar analyses using a digital scanner. 4. Across the first two experiments, individuals estimated damage with high precision ( R 2 = 0.75 and 0.80) and accuracy (slope actual vs estimated = 0.88 and 0.86). However, the precision and accuracy of estimates were influenced by plant species, the location of damage, and estimation method. Inexperienced individuals also overestimated low levels of damage, and this bias decreased with experience. Digital methods were precise ( R 2 = 0.98) whereas accuracy was statistically indistinguishable from visual methods (slope = 0.91). 5. Visual estimates of damage provide the fastest and most cost‐effective method for quantifying herbivory, and our results show they can be precise and accurate. We use our results to provide specific recommendations for future research.
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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 | 0,045 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».