A decision matrix to better identify repeatable physiological variation within individuals
Notice bibliographique
Résumé
Summary The performance of an individual has remained at the heart of evolutionary biology since the time of Darwin. Physiologists are equally drawn to the implications of individual variation for health and sporting endeavours, and specifically, whether or not a physiological trait is repeatable within an individual. Experimental biologists are especially interested in temporally stable physiological traits that are relevant to an individual’s lifetime fitness for natural selection to act upon. Experimental noise, however, confounds the measurement of such repeatability, even though validated protocols exist for measuring many meaningful physiological performance traits. Missing is a decision matrix that helps distinguish individual variation from experimental noise. We propose a precision-&-repeatability assessment matrix (PRAM) that integrates established assessments of individual variability and repeatability. This matrix places metrics that are more repeatable and precise in the quadrant closest to the origins of Cartesian coordinates; those farthest away are less acceptable in terms of both repeatability and precision. As a case study, PRAM is applied to whole-organism aerobic and non-aerobic metabolic performance metrics from fish that were measured with the same protocols. The analysis illustrates that aerobic metabolic metrics can be more repeatable and precise than non-aerobic ones. Consequently, PRAM helps physiologists to better understand whether the observed variability is due to non-repeatable metrics or true individual variation.
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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 | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».