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Enregistrement W2531324058 · doi:10.1016/j.quascirev.2016.09.024

Development of a new pan-European testate amoeba transfer function for reconstructing peatland palaeohydrology

2016· article· en· W2531324058 sur OpenAlexaff
Matthew J. Amesbury, Graeme T. Swindles, Anatoly Bobrov, Dan J. Charman, Joseph Holden, Mariusz Lamentowicz, Gunnar Mallon, Yuri Mazei, Edward A. D. Mitchell, Richard J. Payne, Thomas P. Roland, T. Edward Turner, Barry G. Warner

Notice bibliographique

RevueQuaternary Science Reviews · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilOffice Fédéral de l'Education et de la ScienceRussian Science FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungRussian Foundation for Basic ResearchLeverhulme Trust
Mots-clésTestate amoebaePeatRange (aeronautics)TaxonStatistical modelComputer scienceStatistical hypothesis testingPhysical geographyEcologyStatisticsGeographyMachine learningBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the decade since the first pan-European testate amoeba-based transfer function for peatland palaeohydrological reconstruction was published, a vast amount of additional data collection has been undertaken by the research community. Here, we expand the pan-European dataset from 128 to 1799 samples, spanning 35° of latitude and 55° of longitude. After the development of a new taxonomic scheme to permit compilation of data from a wide range of contributors and the removal of samples with high pH values, we developed ecological transfer functions using a range of model types and a dataset of ∼1300 samples. We rigorously tested the efficacy of these models using both statistical validation and independent test sets with associated instrumental data. Model performance measured by statistical indicators was comparable to other published models. Comparison to test sets showed that taxonomic resolution did not impair model performance and that the new pan-European model can therefore be used as an effective tool for palaeohydrological reconstruction. Our results question the efficacy of relying on statistical validation of transfer functions alone and support a multi-faceted approach to the assessment of new models. We substantiated recent advice that model outputs should be standardised and presented as residual values in order to focus interpretation on secure directional shifts, avoiding potentially inaccurate conclusions relating to specific water-table depths. The extent and diversity of the dataset highlighted that, at the taxonomic resolution applied, a majority of taxa had broad geographic distributions, though some morphotypes appeared to have restricted ranges.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations167
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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