Estimating growth from tagging data: an application to north‐east Atlantic tope shark <i>Galeorhinus galeus</i>
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the inherent uncertainty when estimating growth from limited mark-recapture information. A selection procedure was developed utilizing 18 competing growth estimation methods. The optimal method for a given data set was identified by simulating the length at capture and recapture under different scenarios of measurement error and growth variability while considering the structure of observed data. This selection procedure was applied to mark-recapture data for 37 female and 16 male tope sharks Galeorhinus galeus obtained from tagging studies in the north-east Atlantic Ocean. Parameter estimates differed strongly among methods, showing the need for careful method selection. The selection approach suggested that best estimates for males and females were given by James' weighted least-squares approach with a fixed asymptote. Given an average total length (LT) at birth of 28 cm, the von Bertalanffy growth function of north-east Atlantic G. galeus would be LT = 200·85 - (200·85 - 28)e(-0·076t) for females and LT = 177·30 - (177·30 - 28)e(-0·081t) for males. The resulting age estimates were up to 11 years lower when compared with previous estimates derived from highly uncertain vertebrae readings. More generally, this procedure can help identify optimal estimation methods for a given data set and therefore aid in estimating more reliable growth parameters from mark-recapture information.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».