Accounting for Spatial Autocorrelation in Great Lake Coastal Wetland Ecological Responses
Notice bibliographique
Résumé
The Great Lakes Coastal Wetland Monitoring Program (CWMP) collects wetland biota, habitat, and water quality in order to provide information on the health of the Great Lakes. My research used CWMP data on fish, birds, amphibians, wetland vegetation, aquatic macroinvertebrates, and water quality from 185 wetlands across the Great Lakes collected during the peak growing season of 2016, 2017, and 2018. My research goal was to determine if wetland vegetation cover helped shape the water quality of the wetland. However, in order to investigate these connections, I needed to first overcome the spatial influence in the data. The project data was manipulated using Microsoft Excel and R in order remove data gaps and inconsistencies, then ArcGIS was used to determine the best way to account for spatial autocorrelation in the data. Spatial autocorrelation can be used along with spatial data to make accurate generalizations about relatedness over a greater area, the idea being that close points are more similar than further ones. This is generally a good geospatial tool to use when gaps are present in the data. For the CWMP data, however, it presents a challenge because of the diverse nature of the Great Lake ecosystem and strong spatial gradient of ecosystem quality from Lake Superior (North) to Lake Ontario (Southeast). As such, to investigate connections between wetland, water quality, and vegetation across wetlands, the within lake spatial patterns must be accounted for. In order to accurately gauge the health of the wetlands across the study area, my research attempts to account for spatial autocorrelation in these data. The final products of this research will be maps of the study wetlands and the Great Lakes that display how location influences ecological relationships across the Great Lakes coastal wetlands.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».