Selection of river flow indices for the assessment of hydroecological change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A wide range of ‘ecologically relevant’ hydrological indices (variables) have been identified as potential drivers of riverine communities. Recently, concerns have been expressed regarding index redundancy (i.e. similar patterns of variance) across the host of hydrological descriptors on offer to researchers and water resource managers. Some guiding principles are required to aid selection of the most statistically defensible and meaningful river flow indices for hydroecological analysis. In this short communication, we investigate the utility of a principal components analysis (PCA)‐based method that identifies 25 hydrological variables to characterize the major modes of statistical variation in 201 hydrological indices for 83 rivers across England and Wales. The emergent variables, and all 201 hydrological variables, are used to develop regression models [for the whole data set and three river flow regime shape (i.e. annual hydrograph form) classes] for an 11‐year macroinvertebrate community dataset (i.e. LIFE scores). The same ‘best’ models are produced using the PCA‐based method and all 201 hydrological variables for two of the three river flow regime groups. However, weaker models are yielded by the PCA‐based method for the remaining (flashy) river flow regime class and the whole data set (all 83 rivers). Thus, it is important to exercise caution when employing data reduction/index redundancy approaches, as they may reject variables of ecological significance due to the assumption that the statistically dominant sources of hydrological variability are the principal drivers of, perhaps more subtle (sensitive), hydroecological associations. © Crown copyright 2006. Reproduced with the permission of Her Majesty's Stationery Office. Published by John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».