Predictive models of benthic invertebrate methylmercury in Ontario and Quebec lakes
Notice bibliographique
Résumé
Multivariate analyses on benthic invertebrate methylmercury concentrations ([MeHg]) and water chemistry from 12 Quebec water bodies were used to guide the construction of simple, predictive models of benthic invertebrate [MeHg] in 23 lakes in Ontario and Quebec. Separate predictive models for collectorshredder and predatory benthic invertebrates were constructed using multiple regression and were assessed for their predictive utility by cross-validation. Predatory benthic invertebrate [MeHg] was negatively related to pH and positively related to dissolved organic carbon (DOC) concentration (cross-validation r2 = 0.31). Collectorshredder [MeHg] was positively related to [DOC] only (cross-validation r2 = 0.13). Predictive utility of our models is similar to or surpasses that observed in previously published zooplankton MeHg models tested against independently collected data. Significant environmental variables and their contribution to the overall explanatory power of benthic invertebrate MeHg models are similar to those found in zooplankton models, suggesting that in both pelagic and benthic food webs, pH and DOC are important indicators of MeHg bioavailability. Although seasonal patterns in invertebrate [MeHg] were examined, none was detected. These models represent an effective means of identifying water bodies of interest for researchers and for reconstructing past benthic invertebrate [MeHg] patterns using archived water chemistry data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».