A statistical method for the robust detection of interannual changes in plankton abundance: analysis of monitoring data from the Bay of Fundy, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Plankton abundance time series were analysed with an emphasis on the detection of interannual variability. These data covered the period 1988–1999 and were collected in the western Bay of Fundy, Canada as part of an ongoing regional monitoring program. The abundance observations considered here were obtained from water samples at a single station (44°59.57′N, 66°44.36′W) and at four depths (0, 10, 25 and 50 m). The analysis was based on log-transformed abundance of the taxonomic groups diatoms, dinoflagellates and zooplankton. The time-varying abundance level and its error variance were estimated using a statistical time series method designed for the identification of interannual variability using irregularly sampled and noisy data. To this end, plankton abundance measurements were fitted to a cyclic model using a Kalman filter and associated fixed interval smoother. Maximum likelihood procedures were used to determine all unknown system parameters. The model provided a good fit to these data and allowed identification of year to year changes in the timing and magnitude of the annual abundance cycle. The greatest interannual variability was found in the dinoflagellates and diatoms, with only slight changes in the zooplankton. It was shown that while the annual cycle is readily determined from the observations, interannual variations were near the detection limit. For much of the study period, plankton abundance was not statistically distinguishable from a fixed and repeating mean annual cycle at the 90% confidence level. However, during many time periods dinoflagellates and diatoms, and to a lesser extent zooplankton, exhibited significant interannual variations in abundance. A retrospective analysis of the monitoring program suggested that to achieve robust detection of interannual abundance changes, the variability associated with the water sample based point measurements must be decreased, either through replication, more frequent sampling, or alternative sampling methodologies.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».