Devleoping a methodology to measure the regeneration of reindeer antlers
Notice bibliographique
Résumé
Antler regeneration is widely known as one of the best cases of complete organregeneration in mammals; however, little is known about the mechanism behindantler regeneration or the directional growth of antlers during the growth period.To grasp a better understanding of how and when different branches of the antlergrow, a pilot study was launched in May 2012 to try and develop a methodology tomeasure the regeneration of reindeer antlers. Using a Swiss Ranger 4000 (SR4000)range camera, data was captured from three reindeer at the University of CalgarySpy Hill Campus Farm once a week until mid-July. Using empirical data from initialepochs, a photo capture time of 63.6ms (16 FPS) was chosen for the camera, withdata of interest captured at a range varying from approximately 1.2 - 2.0 metres. Aftersegmenting the antlers from the range image in 3D, path lengths were computedalong the skeletonized, two-dimensional range image of individual antlers. Distancesfrom each epoch were then differenced in order to generate an overall growth rateof the antler. While more time is required for conclusive results, preliminary resultsshow that reasonable lengths can be calculated using this method; the final threedimensionalpath length of one of the antlers being measured at approximately 2.243m,giving an approximate growth rate of about 2.67cm/day across the longest path ofthe antler, which is within our expected values of about 1-4cm/day of overall dailygrowth. However, the time-cost of post-processing remains large, and is primarilylimited by factors such as antler-extraction time, post-identification of antler regions,and computation time. Future work may involve automating the extraction and postidentification,to improve efficiency of the method. Furthermore, greater consistencyin the data capture methodology is desired to increase both quantity and quality ofacquired data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».