Baited traps as flawed proxies for carcass colonization
Notice bibliographique
Résumé
In both fundamental and applied sciences, the use of surrogates to measure phenomena that are challenging to study directly is a common practice. However, this requires validating the appropriateness of the surrogates. This study examines if traps, used to measure flight activity of necrophagous flies, can serve as effective surrogates for predicting oviposition on whole carcasses, a topic still under debate in forensic science. We used three sets, a calibration and validation subsets comprising monitoring data of the flight activity of four necrophagous blow fly species, and a test set comprising the oviposition activity of these species on carcasses. Each set also included measurements of abiotic parameters. Using Random Forest for each species, we quantitatively and qualitatively modeled flight activity as a function of abiotic parameters and validated these models. However, when we examined the extent to which flight activity predicted oviposition on carcasses, the models performed poorly, only explaining a fraction of the variance. As the first study making use of small baited trap data to model oviposition on animal carcasses, this study presents mixed results that suggests that traps, despite their utility in addressing various forensic entomology questions, currently appear to be unreliable proxies for predicting carcass colonization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».