Additional file 2 of Wearable reproductive trackers: quantifying a key life history event remotely
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Additional plots and tables to support results section. Figure S2. Quantile values from training data. Quantile values extracted from the training set of known breeders for incubation and non-incubation days during the breeding season. The daily values were pooled across all individuals and the 97.5th and 2.5th quantiles calculated for incubation and non-incubation days. The classification and scores in brackets relate to how individuals with unknown breeding status were scored in the classifier. Table S1. Precision and recall values: joint classifier 3s burst. The precision and recall values when classifying avian incubation events using a joint classifier across a variety of sampling schedules for accelerometer data (ODBA interval) and GPS data (GPS interval). The results are shown for a 3 s accelerometer burst. Darker shading indicates larger values and, therefore, a more accurate classification. Table S2. Precision and recall values: joint classifier 2s burst. The precision and recall values when classifying avian incubation events using a joint classifier across a variety of sampling schedules for accelerometer data (ODBA interval) and GPS data (GPS interval). The results are shown for a 2 s accelerometer burst. Darker shading indicates larger values and, therefore, a more accurate classification. Table S3. Precision and recall values: joint classifier 1s burst. The precision and recall values when classifying avian incubation events using a joint classifier across a variety of sampling schedules for accelerometer data (ODBA interval) and GPS data (GPS interval). The results are shown for a 1 s accelerometer burst. Darker shading indicates larger values and, therefore, a more accurate classification. Table S4. Additional incubation form joint classifier. The number of additional incubation classified, in comparison to the reference incubations, using a joint classifier across a variety of sampling schedules for accelerometer data (ODBA interval) and GPS data (GPS interval). The results are shown for a 3, 2 and 1 s accelerometer bursts. Darker shading indicates larger values and, therefore, a more additional incubations. Table S5. Average days misclassified. The average number of days misclassified per individual breeding season, in comparison to the reference incubations, using a joint classifier across a variety of sampling schedules for accelerometer data (ODBA interval) and GPS data (GPS interval). The results are grouped by the outcome of the individual breeding season in the reference sample, i.e., ‘1–5 days’ is a 1–5 day incubation in the reference sample. Darker shading indicates larger values and, therefore, a greater misclassification rate. Table S6. Precision and recall GPS only classifier. The precision and recall values when classifying avian incubation events using a GPS only classifier across a variety of sampling schedules for the GPS data (GPS interval). Darker shading indicates larger values and, therefore, a more accurate classification. Table S7. Precision and recall ACC only classifier. The precision and recall values when classifying avian incubation events using an Accelerometer only classifier across a variety of sampling schedules for the ODBA data (ODBA interval) and length of the accelerometer burst (Burst length). Darker shading indicates larger values and, therefore, a more accurate classification.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,714 | 0,147 |
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 ».