FRESHWATER DIATOMS FROM THE CANADIAN ARCTIC TREELINE AND DEVELOPMENT OF PALEOLIMNOLOGICAL INFERENCE MODELS<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Relationships between surface sediment diatom assemblages and measured environmental variables from 77 lakes in the central Canadian arctic treeline region were examined using multivariate statistical methods. Lakes were distributed across the arctic treeline from boreal forest to arctic tundra ecozones, along steep climatic and environmental gradients. Forward selection in canonical correspondence analysis determined that dissolved inorganic carbon (DIC), dissolved organic carbon (DOC), total nitrogen (TN), lake surface area, silica, lake‐water depth, and iron explained significant portions of diatom species variation. Weighted‐averaging (WA) regression and calibration techniques were used to develop inference models for DIC, DOC, and TN from the estimated optima of the diatom taxa to these environmental variables. Simple WA models with classical deshrinking produced models with the strongest predictive abilities for all three variables based on the bootstrapped root mean squared errors of prediction (RMSEP). WA partial least squares showed little improvement over the simpler WA models as judged by the jackknifed RMSEP. These models suggest that it is possible to infer trends in DIC, DOC, and TN from fossil diatom assemblages from suitably chosen lakes in the central Canadian arctic treeline region.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».