Plant sampling uncertainty: a critical review based on moss studies
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of the distribution, migration, and accumulation of trace elements using mosses as bioindicators have successfully been used in biomonitoring studies since at least the 1970s. Chemical analysis of moss samples is also an important tool for assessing concentrations of elements in analyzed material at a given time. To achieve satisfactory accuracy in environmental studies, the best sampling approach must be used. Methods for the estimation of uncertainty derived from analytical procedures are well recognized, but the errors generated as a result of sampling are very often overlooked. Sampling uncertainty can be managed by a judicious selection of the sampling method, the amount of samples collected, and by following appropriate type of sampling protocols. The sampling protocol generally contains information about location of sampling sites, time of sampling (e.g., season), the species collected, type of sample (single, sub-sample), and monitored parameters (e.g., climate, analyzed substances). Information about seasonal variability; topographic, climatic, edaphic, and hydrologic conditions (type and amount of precipitation, rosewind); age; and part of plant that was collected is often ignored. There is no precise information on how these factors affect the sampling step and overall uncertainty over what procedures must be followed to reduce errors derived from plant sampling. This information is necessary when long-range and comparative studies are conducted. In this paper, we review how individual factors, such as (i) type of sampling strategy, (ii) representative sampling, (iii) seasonal variability, and (iv) which part of the plant is collected, may influence the concentration of trace elements in moss tissues and the level of uncertainty associated with sampling. In addition, we also discuss plant sample preparation techniques and how this may cause an uncontrolled element loss.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».