Spectral Signatures of Immature Lucilia sericata (Meigen) (Diptera: Calliphoridae)
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral remote sensing is an innovative technology with applications in many sciences and is a non-destructive method that may offer more precise aging within development stages. Hyperspectral reflectance measurements from the anterior, midsection, and posterior of Lucilia sericata (Meigen) larvae and pupae were conducted daily from samples of the developing insects beginning at second instar. Only midsection measurements were conducted on second instar larvae due to their size, to ensure that the measurement was not of reflective surroundings. Once measured, all insects were washed with deionized water, blotted with filter paper, and re-measured. Daily age prediction during the post-feeding stage was not impacted by the unwashed insect measurements and was best predicted based on posterior measurements. The second and third instar larvae, which move about their food source, had different contributing coefficients to the functional regression model for the hyperspectral measurements of the washed compared with unwashed specimens. Although washing did not affect the daily prediction within these stages, it is still encouraged in order to decrease the effect of food source on spectral reflectance. Days within the intra-puparial period were best predicted based on anterior measurements and were not well distinguished from one another in the first few days based on midsection and posterior measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».