A transformative approach to ageing fish otoliths using Fourier transform near infrared spectroscopy: a case study of eastern Bering Sea walleye pollock (<i>Gadus chalcogrammus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the use of Fourier transform near infrared spectroscopy (FT-NIRS), which is a method of measuring light absorbance signatures, to derive ages from eastern Bering Sea walleye pollock (Gadus chalcogrammus) otoliths. This approach is based on a predictive model between near infrared spectra in the otolith and fish age, which is calibrated and validated. The advantage of FT-NIRS over traditional methods is the speed and repeatability with which age estimates are generated. The application of FT-NIRS to walleye pollock otoliths yielded r2 values between 0.91 and 0.95 for the calibration models and good validation performance (between 0.82 and 0.93). This approach can be expected to predict fish age within ±1.0 year of age 67% of the time. When comparing approaches, the FT-NIRS had as good or slightly better precision (75% agreement) than the traditional ageing (66% agreement) and showed little or no bias at age before 12 years of age. Once the predictive FT-NIR model is calibrated and validated, age estimates using FT-NIRS can be done at 10 times the rate compared to traditional methods.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».