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Enregistrement W2346293627 · doi:10.6084/m9.figshare.3207697.v1

Life histories for 94 chondrichthyans used to calculate updated estimates of maximum intrinsic rate of population increase

2016· article· en· W2346293627 sur OpenAlexaboutno aff
Pardo Sébastian, Kindsvater Holly

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationStatisticsBiologyEconometricsEnvironmental scienceFisheryGeographyMathematicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset includes life history parameters for 94 chondrichthyans used to calculate updated estimates of maximum intrinsic rate of population increase (rmax) as shown in Pardo et al. (2016). The data here was primarily obtained from Garcia et al. (2008), however we have excluded species from their dataset that did not have values for maximum age or litter size. We have included life history parameters for the Basking Shark (Cetorhinus maximus). Life history traits included are maximum size (length_max), von Bertalanffy growth coefficient (k), age at maturity (age_mat), maximum age (age_max), average lifespan (ave_lifespan) which was defined as the midpoint between age at maturity and maximum age, litter size (l), and breeding interval (i). This dataset includes three different rmax estimates: published estimates of rmax based on the method outlined in Garcia et al. (2008) (rmax_published_previous), rmax estimates we recalculated using the method outlined in Garcia et al. (2008) (rmax_previous_recalc), and updated rmax estimates we calculated using the method outlined in Pardo et al. (2016) (rmax_updated_recalc). Given that there are slight discrepancies in rmax estimates for a few species between published values from Garcia et al. (2008) and our recalculated estimates using their methodology, we used our own rmax recalculation using the previous method to compare with our rmax estimates based on our updated method. References: García VB, Lucifora LO, Myers RA (2008) The importance of habitat and life history to extinction risk in sharks, skates, rays and chimaeras. Proceedings of the Royal Society of London, B 275: 83-89. Pardo SA, Kindsvater HK, Reynolds JD, Dulvy NK. Maximum intrinsic rate of population increase in sharks, rays, and chimaeras: the importance of survival to maturity. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, available at http://dx.doi.org/10.1139/cjfas-2016-0069.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,010

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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