Testing the Validity of Age-Size Reconstructions in Cohort Species, Using<i>Carnegiea gigantea</i>
Notice bibliographique
Résumé
Age-size relationships of a species in any given population are variable due to local environmental and genetic variations across individuals. The aim of this study is to test an age-size model for the keystone Carnegiea gigantea (saguaro, Cactaceae), that establishes in cohorts, to assess its accuracy in reconstructing those cohorts. Monte Carlo simulation is used to generate a Carnegiea gigantea population based on parameters selected and then applies the age-size model to the population to ascertain its effectiveness. Individuals in a cohort of different sizes are generated, as would be expected in the real world, and a simulated empirical dataset is created. Variation in growth over time incorporates two sources of variability, (1) individual variability (e.g. genetic or microsite variations) as well as (2) population-wide variability (such as fluctuations in rainfall from year to year). Generally, older cohorts are more difficult to accurately estimate, but all cohorts are identifiable. Results suggest that the Drezner model for Carnegiea gigantea is robust for reconstructing periods of establishment. This test of the Drezner model using annual and individual multipliers can be applied to other age-size models to ascertain their effectiveness, particularly for cohort identification.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».