MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2266986130 · doi:10.2495/eco030031

Modelling Recovery Rules Of Soil Microbial Assemblages UsingMatrix Methods

2003· article· en· W2266986130 sur OpenAlexaboutno aff
Madhur Anand, Kangguo Mu, С. Ф. Левин, A. Okonski, D. McCreath

Notice bibliographique

RevueWIT Transactions on Ecology and the Environment · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingMarkov modelMarkov chainEcologyAssemblage (archaeology)Principal component analysisResource (disambiguation)Computer scienceEconometricsBiochemical engineeringEnvironmental scienceMathematicsMachine learningArtificial intelligenceEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We model the dynamics of microbial assemblages in response to various rehabilitation treatments to polluted soils in the Sudbury, Canada area. We compare the efficacy of the stationary Markov model in capturing observed dynamics and measuring the success of rehabilitation techniques. We apply two different approaches to the estimation of transition probabilities for the Markov model. The first method models competition between taxa for a limiting resource. The second method is less mechanistic, however, and is closely linked to the matrix method of Principal Components Analysis that is widely used to detect ecological gradients. The first method provides a better fit to the dynamics of microbial assemblages and to assessment of rehabilitation success, but is less stable in the prediction of final states. The second method provides a generally poor fit to assemblage dynamics, but a more accurate prediction of final state. We emphasize the importance of defining criteria for model assessment and how these may depend intrinsically on model construction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWIT Transactions on Ecology and the EnvironmentMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207