Modeling allometric variation: lessons from the metabolic allometry of black carp (<i>Mylopharyngodon piceus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
I used linear and nonlinear regression to re-examine published data on the scaling of metabolic rate vs. body mass in an ontogenetic series of black carp (Mylopharyngodon piceus (Richardson, 1846)). My objective was to expose shortcomings of the conventional procedure for fitting statistical models to bivariate observations (i.e., the procedure that is widely attributed to J.S. Huxley) and simultaneously to outline a more general and utilitarian protocol for analyzing bivariate data in studies of allometry. Authors of the original study on carp reported exponents of 0.83 and 0.78 for two-parameter power functions fitted to observations for resting metabolism and maximum metabolism, respectively. However, metabolic scaling in these fishes actually is described best by straight lines having positive intercepts with the Y axis. The allometric exponent is 1 for a straight line, so interpretations from the current analyses differ substantially from those reached in the original investigation. Contemporary theories for the evolution of optimal body size (e.g., the Metabolic Theory of Ecology) are based on patterns of metabolic allometry that have been estimated by the conventional analytical method. Thus, the current investigation raises questions about generally accepted patterns of metabolic allometry and theoretical models based upon them.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».