Applying alternative statistical me

Applying alternative statistical methods, such as GLMs, to complex
ecological and physiological datasets can contribute to better understand
the metabolic relationships between T4, steroid hormones and
other physiological and environmental variables in this and other wildlife
species, particularly those inhabiting remote areas and those in
which experimental manipulation is not possible (e.g., threatened or
endangered species). In addition, GLMs can be used to understand the
endogenous variability of biomarkers and which biological and exogenous
factors are associated to them, as well as to evaluate which biomarkers
are sufficiently sensitive and efficient to be used in health
status assessment studies of wildlife populations. The latter could provide
insight towards biologically and ecologically sound population
management recommendations before the responses to environmental
changes and habitat perturbation negatively affects population dynamic
processes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้ทางเลือกวิธีทางสถิติ เช่น GLMs ซับซ้อนระบบนิเวศ และสรีรวิทยา datasets สามารถนำไปสู่เข้าใจเผาผลาญความสัมพันธ์ระหว่าง T4 สเตอรอยด์ฮอร์โมน และสรีรวิทยา และสิ่งแวดล้อมแบบนี้และสัตว์ป่าอื่น ๆชนิด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเหล่า inhabiting พื้นที่ห่างไกลและในการทดลองที่เป็นไปไม่ได้ (ถูกคุกคามเช่น หรือพันธุ์) นอกจากนี้ สามารถใช้ GLMs เพื่อทำความเข้าใจในสำหรับความผันผวน endogenous biomarkers และชีวภาพ และบ่อยปัจจัยเกี่ยวข้องกับพวกเขา เช่นเป็น biomarkers ที่ประเมินสำคัญเพียงพอ และมีประสิทธิภาพที่จะใช้ในสุขภาพการศึกษาการประเมินสถานะของประชากรสัตว์ป่า จะสามารถให้ความเข้าใจต่อประชากรนิเวศวิทยา และชิ้นเสียงคำแนะนำในการจัดการก่อนที่จะตอบสนองกับสิ่งแวดล้อมเปลี่ยนแปลงและอยู่อาศัย perturbation ส่งผลเสียต่อประชากรแบบไดนามิกกระบวนการทาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การใช้วิธีการทางสถิติทางเลือกเช่น GLMs
เพื่อซับซ้อนชุดข้อมูลของระบบนิเวศและร่างกายสามารถมีส่วนร่วมในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของการเผาผลาญระหว่าง
T4
ฮอร์โมนเตียรอยด์และตัวแปรทางสรีรวิทยาและสิ่งแวดล้อมอื่นๆ ในเรื่องนี้และสัตว์ป่าอื่น ๆชนิดโดยเฉพาะผู้ที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ห่างไกลและผู้ที่อยู่ในที่การจัดการการทดลองเป็นไปไม่ได้ (เช่นการคุกคามหรือใกล้สูญพันธุ์) นอกจากนี้ GLMs สามารถใช้ในการทำความเข้าใจกับความแปรปรวนของbiomarkers ภายนอกและทางชีวภาพและภายนอกปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับพวกเขาเช่นเดียวกับการประเมินซึ่งบ่งชี้ทางชีวภาพที่มีความสำคัญและมีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะใช้ในการดูแลสุขภาพการศึกษาการประเมินสถานะของประชากรสัตว์ป่า หลังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีต่อทางชีวภาพและระบบนิเวศประชากรเสียงคำแนะนำการจัดการก่อนที่จะตอบสิ่งแวดล้อมการเปลี่ยนแปลงและการก่อกวนที่อยู่อาศัยส่งผลกระทบต่อประชากรแบบไดนามิกกระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติทางเลือก เช่น glms , ข้อมูลทางนิเวศวิทยาและสรีรวิทยาที่ซับซ้อน
สามารถมีส่วนร่วมเพื่อให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่าง T4
สลาย สเตียรอยด์ ฮอร์โมน และตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมอื่น ๆ

และสัตว์ป่าชนิดอื่น โดยเฉพาะผู้ที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ห่างไกล และผู้ที่ทดลองใช้ใน
ไม่ได้ ( เช่นคุกคามหรือ
สัตว์ใกล้สูญพันธุ์ ) นอกจากนี้ glms สามารถใช้เพื่อเข้าใจความแปรปรวนภายในและของใหม่

ภายนอกซึ่งทางชีวภาพและปัจจัยเกี่ยวข้องกับพวกเขา รวมทั้งการประเมินที่ไวและมีประสิทธิภาพซึ่ง
เพียงพอที่จะใช้ในการประเมินสถานะสุขภาพ
การศึกษาของประชากรสัตว์ป่า หลังสามารถให้
ข้อมูลเชิงลึกทางชีวภาพนิเวศวิทยาประชากรและเสียงการจัดการข้อเสนอแนะก่อนการตอบสนองต่อ การเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมและส่งผลกระทบต่อประชากรที่อยู่อาศัย
คงที่ของกระบวนการแบบไดนามิก