Effects of biotic assemblage, classification, and assessment method on bioassessment performance
Notice bibliographique
Résumé
Biomonitoring requires thorough evaluation of methods used to detect impairment. Using a data set of 202 reference sites and 66 test sites from the Fraser River, British Columbia, Canada, we analyzed the effects of assemblage (benthic macroinvertebrates and periphyton) and reference site classification (ecoregion, stream order, null models, and biotic groups) on two bioassessment methods (BEAST (BEnthic Assessment of SedimenT) and RIVPACS (River InVertebrate Prediction And Classification Scheme)). Although largely undisturbed, the Fraser River is affected in some areas by logging, mining, agriculture, pulp mill effluent, and urban land use. Overall performance was evaluated using the harmonic mean of precision, accuracy, and two measures of sensitivity. Invertebrates and periphyton were equally accurate and precise, but invertebrates were more sensitive. Biotic groups were the least accurate and precise classification, but also the most sensitive and had the greatest overall performance. BEAST was slightly less accurate and precise than RIVPACS, equally sensitive to simulated disturbance, and more sensitive to real disturbance. Assessments with higher sensitivity frequently had lower accuracy, indicating a possible trade-off among these aspects of performance.
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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 | 0,076 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».