A critical review of the use and performance of different function types for modeling temperature-dependent development of arthropod larvae
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Temperature-dependent development influences production rates of arthropods, including crustaceans important to fisheries and agricultural pests. Numerous candidate equation types (development functions) exist to describe the effect of temperature on development time, yet most studies use only a single type of equation and there is no consensus as to which, if any model predicts development rates better than the others, nor what the consequences of selecting a potentially incorrect model equation are on predicted development times. In this study, a literature search was performed of studies fitting development functions to development of arthropod larvae (99 species). The published data of most (79) of these species were then fit with 33 commonly-used development functions. Overall performance of each function type and consequences of using a function other than the best one to model data were assessed. Performance was also related to taxonomy and the range of temperatures examined. The majority (91.1 %) of studies were found to not use the best function out of those tested. Using the incorrect model lead to significantly less accurate (e.g., mean difference ± SE 85.9 ± 27.4 %, range: −1.7 to 1725.5 %) predictions of development times than the best function. Overall, more complex functions performed poorly relative to simpler ones. However, performance of some complex functions improved when wide temperature ranges were tested, which tended to be confined to studies of insects or arachnids compared with those of crustaceans. Results indicate the biological significance of choosing the best-fitting model to describe temperature-dependent development time data. Highlights Temperature-dependent development functions of arthropod larvae were reviewed 79 published datasets were re-tested and fit with 33 different function types 91.1 % of published studies did not fit their data with the best function of those tested Performance differed among functions and was related to taxon and temperature range tested Function type impacted predicted development times, so using the best function matters
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 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 | 0,018 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».