Classification of otoliths of fishes common in the Santa Barbara Basin based on morphology and chemical composition
Notice bibliographique
Résumé
Morphological and chemical features of fish otoliths are used to distinguish between populations and stocks. We hypothesized that these features can also be used to distinguish between fishes of different taxonomic groups common in and near the Santa Barbara Basin, including mesopelagic, pelagic, and demersal fish. Sagittal otoliths obtained from 905 fish representing six taxonomic groups were imaged, and 12 geometric and 59 elliptic Fourier morphometric features were extracted. A subset of 143 otoliths was also analyzed for Li, Na, Mg, K, Mn, Sr, and Ba. We used chemical composition in addition to morphology because the latter may be altered between otolith formation and analysis. Two sets of classifiers were made: one using only morphometric features and one using both morphometric and element features. Random forest analysis was generally superior to discriminant function analysis. Highest classification success, evaluated using cross-validation and otoliths of masked identity, was achieved with multiple feature types. The ten strongest discriminatory features of all available feature types were used in the final classification models. Our method is applicable to the classification of otoliths recovered from guts, feces, middens, and sediments as well to classify other biological objects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».