<scp>QFASA</scp>: A Comprehensive R Package for Diet Estimation via Fatty Acid Signature Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative fatty acid signature analysis (QFASA) is a well-established diet estimation method that has been used extensively on a wide variety of marine mammal species. The method, along with its new refinements and extensions, requires the use of statistically intricate tools, many of which are computationally demanding. Recent developments in QFASA include a maximum likelihood framework for diet estimation, statistically valid inference procedures such as confidence intervals for the diet and hypothesis tests for comparing fatty acid signatures and/or diets, a measure of repeatability in the diet estimates, a prey species selection algorithm, as well as novel ways to estimate calibration coefficients, which are used to improve accuracy in the estimates. The QFASA R package was developed to facilitate access to the latest statistical QFASA tools and provide a means of efficiently disseminating new QFASA-related research, often developed by statisticians in collaboration with biologists. Further, using up-to-date functions ensures that QFASA methods are being applied in a legitimate and consistent manner. In this work, we present the QFASA R package, highlighting key functions for diet estimation and demonstrating their use with sample data available in the package. The QFASA R package is user-friendly, offers a broad range of functionality, and the vast majority of the functions are unique to this package.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,114 | 0,090 |
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 ».