Machine Learning Quantifies Fine‐Scale Hairiness in Shore Flies (Diptera: Ephydridae)
Notice bibliographique
Résumé
Morphological analysis of fine structures on small insects is often labor intensive, scale-limited, and biased by sampling or organismal life history. We used a pixel classification machine-learning workflow with the open source programs Ilastik and Fiji to identify and quantify microtrichia in semiaquatic shore flies (Ephydridae). This methodology semi-automates quantification of hairs by counting objects or groups of class-assigned pixels and determining their percent coverage at a given magnification using scanning electron micrographs. Our results are consistent with manual counts, with Paracoenia species that tolerate hot springs having more hairs than less aquatic Parydra. However, Paracoenia hairs tend to be shorter, and the percent coverage of microtrichia per unit surface area did not differentiate species except for the anterior thoracic spiracle. Our workflow is adaptable for use in other taxonomic groups or beyond the quantification of hairs, with the upper limits of applicability determined by overlap in the feature of interest. As molecular datasets continue to grow and proliferate in the multi-omics age, efficient morphological workflows become even more critical to allowing proportionally robust, complementary biological inferences grounded in phenotypic data.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».