On Classifying the Skull Dimensions of the Wolf by the Discriminant Function
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the discriminant function analysis on the skull dimensions of samples of wolf skulls from northwestern Canada in four regions which include Rocky mountain males and Rocky mountain females as well as Arctic males and Arctic females. The variables that were measured in millimeters for each skull of a wolf are Y1: palatal length, Y2: postpalatal length, Y3: Zygomatic width, Y4: palatal width outside the first upper molar, Y5: palatal width inside the second upper premolars, Y6: width between the postglenoid foramina, Y7: interorbital width, Y8: least width of the braincase and Y9: crown length of the first upper molar. We produced the discriminant function equations for the four regions and stated the rules for classifying a certain variable that depicts a skull into one of the four regions considered in the study, that is, Rocky mountain males, Rocky mountain females, Arctic males and Arctic females. In this article, we employed the classification rules to classify each of the N = 25 statement vectors such that the classification and discrimination procedure asserted that 92.0% of the original grouped cases were correctly classified and 88.0% of the cross-validated grouped cases were correctly classified. The analyses in this article were analyzed and executed with the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) software version 8.0
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».