Quantifying natural variability as a method to detect environmental change: Definitions of the normal range for a single observation and the mean of <i>m</i> observations
Notice bibliographique
Résumé
The normal range has been defined as the range that encloses 95% of reference values; in practice this range has been defined as the reference mean ± 2 standard deviations (SD). When sample sizes are small and reference data are not normally distributed, the mean ± 2 SDs do not enclose 95% of data values. Prediction intervals (PI) calculated using sample statistics are used in the present study to define the normal range for a single observation and the mean of m observations. The PIs provide confidence limits for the next randomly selected observation (or mean of m observations) from a population. The PIs are defined using normally distributed reference data; normality can typically be achieved with transformations of the data. Covariates can be used to explain some of the variability in the reference distribution, increasing the ability to detect change. When assumptions of normality are not met, alternative methods of defining the normal range are provided. The normal range can be used to quantify natural variability and assess change from the reference distribution. It can be used as an early warning indicator of change in environmental monitoring to identify the need for further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».