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Enregistrement W4412423664 · doi:10.17504/protocols.io.j8nlkdb6xg5r/v1

A Refined Guide for Aging Muskoxen (Ovibos moschatus) Based on Mandibular Examination v1

2025· preprint· en· W4412423664 sur OpenAlexfundno aff
Erica Suitor, Eleanor R. Dickinson, John Scheels, Mathieu Pruvot, Fabien Mavrot, Tracy Davison, Lisa‐Marie Leclerc, Susan Kutz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Imaging for Blood Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolar Knowledge CanadaAlaska Department of Fish and GameNunavut General Monitoring PlanMassachusetts Department of Fish and Game
Mots-clésBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This protocol outlines three improved methods for aging muskoxen, along with guidance on selecting the most appropriate approach based on the available sample type. These refinements aim to enhance the accuracy and reliability of age determination. Tooth Eruption PatternTooth eruption is the most accurate method for estimating age in muskoxen up to 5 years old. Individuals older than this are classified as 5+ years. Previously, muskoxen over 3 years were typically grouped as 4+ years. This protocol introduces the first continuous eruption timeline by age in months, offering a more precise understanding of age-related dental changes. Mandible MorphometricsCaudal mandible length is the most informative morphometric for estimating age until growth ceases around 60 months old (5 years). This protocol validates the relationship between mandible growth and age, providing an additional metric for age estimation during the growth period. Cementum Annuli Analysis (CAA)CAA is used to estimate the age of adult muskoxen beyond the eruption and growth phases. Using known-age individuals, we found that CAA tends to underestimate actual age due to faint and thin annuli, which require a highly experienced examiner to interpret. This is the first evaluation of CAA validity and precision in muskoxen using known-age specimens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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