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Enregistrement W2793756211 · doi:10.1371/journal.pone.0192786

Hyperspectral measurements of immature Lucilia sericata (Meigen) (Diptera: Calliphoridae) raised on different food substrates

2018· article· en· W2793756211 sur OpenAlexaff
Jodie-A. Warren, T. D. Pulindu Ratnasekera, David A. Campbell, Gail S. Anderson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuciliaCalliphoridaeBiologyHyperspectral imagingBeef cattleFood scienceAnimal scienceLarvaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immature Lucilia sericata (Meigen) raised on beef liver, beef heart, pork liver and pork heart at a mean temperature of 20.6°C took a minimum of 20 days to complete development. Minimum development time differences within stages were observed between the meat types (pork/beef), but not the organ types (liver/heart). Daily hyperspectral measurements were conducted and a functional regression was completed to examine the main effects of meat and organ type on daily spectral measurements. The model examined post feeding larval spectral measurements of insects raised on beef liver alone, the effect of those raised on pork compared with those raised on beef, the effect of those raised on heart compared with those raised on liver and the interactional effect of those raised on pork heart compared with those raised on beef liver. The analyses indicated that the spectral measurements of post feeding L. sericata raised on pork and beef organs (liver and heart) are affected by the meat and organ type.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,148 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
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