A morphological trait-based approach to environmental assessment models using diatoms
Notice bibliographique
Résumé
Diatom assemblages are excellent indicators for environmental monitoring. However, enumerating diatoms using fine-level taxonomy takes considerable effort, which must be undertaken by specialist taxonomists. One alternative is to enumerate assemblages using morphological traits. In this study, we compared the accuracy of models using 20 morphological traits with those using species assemblages to infer lake water pH, salinity, depth, and total phosphorus concentrations in four data sets, each comprising over 200 lakes. Assemblages aggregated by trait combinations were used to predict environmental variables via weighted averaging regressions, and richness of trait combinations was regressed against the environmental variables. Trait-based weighted averaging regressions showed slightly lower accuracy than species-level analyses and higher accuracy than analyses at the family and sometimes genus level. Richness of trait combinations showed relationships with pH, salinity, and lake depth that were marginally stronger than relationships using species richness. Although species-level analyses are the best approach when time and budgets allow, we suggest that trait combinations could provide an alternative method for water quality assessment programs, where funds do not allow the use of specialist taxonomists or where diatoms are being used as part of a multi-indicator analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».