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Enregistrement W2008806847 · doi:10.1139/er-2014-0052

Plant sampling uncertainty: a critical review based on moss studies

2015· review· en· W2008806847 sur OpenAlexvenueno aff
Sabina Dołęgowska, Zdzisław M. Migaszewski

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSampling (signal processing)EdaphicEnvironmental scienceMossBioindicatorBiomonitoringSampling designStatisticsSample (material)EcologyComputer scienceBiologySoil scienceMathematicsSoil waterChemistryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,287
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,101 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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