Data Quality from a Community-Based, Water-Quality Monitoring Project in the Yukon River Basin
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the quality of data collected by the Indigenous Observation Network, a community-based water-quality project in the Yukon River Basin of Alaska and Canada. The Indigenous Observation Network relies on community technicians to collect surface-water samples from as many as fifty locations to achieve their goals of monitoring the quality of the Yukon River and major tributaries in the basin and maintaining a long-term record of baseline data against which future changes can be measured. This paper addresses concerns about the accuracy, precision, and reliability of data collected by non-professionals. The Indigenous Observation Network data are examined in the context of a standard data life cycle: plan, collect, assure, and describe; as compared to professional scientific activities. Field and laboratory protocols and procedures of the Indigenous Observation Network are compared to those utilized by professional scientists. The data of the Indigenous Observation Network are statistically compared to those collected by professional scientists through a retrospective analysis of a set of water-quality parameters reported by all three projects over a number of years. No statistical differences were found among the three projects for pH, Calcium, Magnesium, or Alkalinity, although statistically significant differences were found for Sodium, Chloride, Sulfate, and Potassium concentrations. The statistical differences found were small and likely not significant in terms of interpreting the data for a variety of uses. Our results suggest that Indigenous Observation Network data are of high quality, and with consistent protocols and participant training, community based monitoring projects can collect data that are accurate, precise, and reliable.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».