Statistical trend analysis and classification of Lake Erie with size-fractionated primary production changes
Notice bibliographique
Résumé
The article uses exploratory and change-point methods to investigate changes in the level and spatial pattern of size-fractionated primary productivity in Lake Erie during the summers of 1992 and 1996. In July 1992 and 1996 primary productivity measurements were made at 44 and 34 sampling stations, respectively, and separated into three size classes (<2 μm, 2 to 20 μm, >20 μm). Spatially, the overall productivity increased gradually from east to west, with the medium size class showing the highest rate of increase. The 1996 productivity was higher than that of the 1992 in almost all size classes. The 1996 level appears to be nearly proportional to the 1992 level for the medium and larger size classes. For the small size class, the increase occurs only in the western region of the Lake. These findings were supported graphically and by statistical modelling. Using geographical coordinates of sampling locations as explanatory variables, change-point analysis is used to separate the lake into regions such that each region has its own regression regime. The findings indicate that the characteristics of the east basin extend beyond its traditional physical boundaries and into the central basin. This analysis provides a more accurate characterization of the lake than the traditional practice of assuming that lake is divided into three homogeneous basins. Here the lake is divided into regions where the concentration within each region is allowed to vary but according to its own regression model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».