Statistical testing of a new testate amoeba‐based transfer function for water‐table depth reconstruction on ombrotrophic peatlands in north‐eastern Canada and Maine, United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proxy reconstructions of climatic parameters developed using transfer functions are central to the testing of many palaeoclimatic hypotheses on Holocene timescales. However, recent work shows that the mathematical models underpinning many existing transfer functions are susceptible to spatial autocorrelation, clustered training set design and the uneven sampling of environmental gradients. This may result in over‐optimistic performance statistics or, in extreme cases, a lack of predictive power. A new testate amoeba‐based transfer function is presented that fully incorporates the new recommended statistical tests to address these issues. Leave‐one‐out cross‐validation, the most commonly applied method in recent studies to assess model performance, produced over‐optimistic performance statistics for all models tested. However, the preferred model, developed using weighted averaging with tolerance downweighting, retained a predictive capacity equivalent to other published models even when less optimistic performance statistics were chosen. Application of the new statistical tests in the development of transfer functions provides a more thorough assessment of performance and greater confidence in reconstructions based on them. Only when the wider research community have sufficient confidence in transfer function‐based proxy reconstructions will they be commonly used in data comparison and palaeoclimate modelling studies of broader scientific relevance. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle