The utility of joinpoint regression for estimating population parameters given changes in population structure
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Notice bibliographique
Résumé
The method of joinpoint regression has been used in numerous domains to assess changes in time series data, including such things as cancer mortality rates, motor vehicle collision mortalities, and disease risk. To help improve estimation of population parameters for use in ecological risk assessment and management, we present a simulation and analysis to describe the utility of this method for the ecological domain. We demonstrate how joinpoint regression can accurately identify if the population structure changes based on time series of abundance, as well as identify when this change occurs. In addition, we compare and contrast population parameter estimates derived through joinpoint and surplus production methods to those derived from standard surplus production methods alone. When considering a change point at 32 years (out of a 64 year simulation), the joinpoint regression model was able, on average, to estimate a joinpoint time of 32.31 years with a variance of 6.82 and 95% confidence interval for the mean relative bias of (0.0085, 0.0112). The model was able to consistently estimate population parameters, with variance of these estimations decreasing as the change in these population parameters increased. We conclude that joinpoint regression be added to the list of methods employed by those who assess ecological risk to allow for a more accurate and complete understanding of population dynamics.
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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 | 0,001 |
| 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 découle