Report of the workshop on age estimation in beluga: Beaufort, North Carolina, US 5-9 December 2011
Notice bibliographique
Résumé
A workshop convened by C. Lockyer and A. A. Hohn to examine variation among readers in estimating beluga ages was held in Beaufort, North Carolina, US. Terms of Reference for the workshop included the following:1. Provide a guide as to acceptable levels of accuracy and precision for age reading that will enable ages to be used in population models.2. Conduct an inter-reader/laboratory comparison for calibration and standardization of age readings from GLG counts among all readers/laboratories.3. Provide information on validation that will enable GLG counts to be translated to real age.4. Produce a manual of guidelines for the preparation and reading of GLGs in beluga teeth.Presentations by participants are abstracted here. Then we report on the processes used to compare sections, images, and interpretation, and generate guidelines for best practices in beluga age estimation. A comparative study quantified differences among readers and found that precision of experienced readers was good, higher than reported for other odontocetes. Participants agreed that counting GLGs using well prepared thin sections was preferred because they are simpler to prepare than stained sections and there was more agreement among readers compared to using half sections. Examination of teeth from captive beluga as both untreated sections and stained sections and did not clarify the reading of wild beluga teeth. This Workshop concurred with Workshop 1 (Tampa 26-27 November 2011) that interpreting one GLG as an annual record is irrefutable. Guidelines for best practices were developed.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,012 |
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 ».