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Enregistrement W4246410101 · doi:10.1093/condor/109.1.32

Assessing the Development of Shorebird Eggs Using the Flotation Method: Species-Specific and Generalized Regression Models

2007· article· en· W4246410101 sur OpenAlexaff
Joseph R. Liebezeit, Paul A. Smith, Richard B. Lanctot, Hans Schekkerman, Ingrid Tulp, Steve Kendall, Diane M. Tracy, Robert J Rodrigues, Hans Meltofte, Julie A. Robinson, Cheri L. Gratto‐Trevor, Brian J. McCaffery, Julie A. Morse, Steve Zack

Notice bibliographique

RevueOrnithological Applications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHatchingBiologyAvian clutch sizeIncubationLinear regressionRegression analysisStatisticsEcologyMathematicsReproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract We modeled the relationship between egg flotation and age of a developing embryo for 24 species of shorebirds. For 21 species, we used regression analyses to estimate hatching date by modeling egg angle and float height, measured as continuous variables, against embryo age. For eggs early in incubation, we used linear regression analyses to predict hatching date from logit-transformed egg angles only. For late incubation, we used multiple regression analyses to predict hatching date from both egg angles and float heights. In 30 of 36 cases, these equations estimated hatching date to within four days of the true hatching date for each species. After controlling for incubation duration and egg size, flotation patterns did not differ between shorebirds grouped by mass (≥100 g or <100 g) or taxonomy (Scolopacidae versus Charadriidae). Flotation progressed more rapidly in species in which both adults incubate the clutch versus species in which only one adult incubates the clutch, although this did not affect prediction accuracy. We also pooled all continuous data and created a generalized regression equation that can be applied to all shorebird species. For the remaining three species, we estimated hatching date using five float categories. Estimates of hatching date using categorical data were, overall, less accurate than those generated using continuous data (by 3%–5% of a given incubation period). Our equations were less accurate than results reported in similar studies; data collected by multiple observers and at multiple sites, as well as low sample sizes for some species, likely increased measurement error. To minimize flotation method prediction error, we recommend sampling in early incubation, collecting both egg angle and float height data in late incubation, and developing site- and species-specific regression models where possible.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations127
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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