Taxonomic sufficiency: The influence of taxonomic resolution on freshwater bioassessments using benthic macroinvertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Changing the taxonomic scale of a biotic-assemblage dataset influences our ability to detect ecological patterns. In bioassessments, a test-site’s biological community is compared against a benchmark to indicate ecosystem condition, but the taxonomic resolution needed to judge impairment reliably is the subject of much scientific debate. This paper reviews taxonomic sufficiency for freshwater benthic-macroinvertebrate bioassessments. Three main issues are discussed: (1) the ecological significance of different taxonomic aggregations; (2) trade-offs involving taxonomic detail and information content versus money, time, expertise, and data quality; and (3) sampling- and analytical-method-specific factors affecting taxonomic sufficiency. Although Species should be the default taxonomic level for bioassessments, taxonomic sufficiency is chiefly determined by a study’s purpose, and pragmatism often dictates reduced detail. When a taxonomic-minimalism approach is necessary, a quantitative criterion for taxonomic sufficiency should be specified; this criterion should be based on an optimization of cost-benefit trade-offs associated with different taxonomic scales. Mixed-level aggregations, as well as morpho-species and ecological-trait classifications should be considered in this optimization process. Looking to the future, closer ties between taxonomists and bioassessment researchers would benefit both of their disciplines. Such coordination would provide the autoecological information and better diagnostic tools (such as keys and molecular methods) needed for biomonitoring, and better (and more widespread) biomonitoring would fuel taxonomy’s resurgence.
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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 | 0,164 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».