Assessment of FlowCam VisualSpreadsheet as a potential tool for rapid semi-automatic analysis of lacustrine Arcellinida (testate lobose amoebae)
Notice bibliographique
Résumé
Arcellinida are an established group of bioindicators in lake studies, but conventional labor-intensive microscopic analysis techniques often limit the number of samples analysed.In this study, the FlowCam with VisualSpreadsheet (FCVS), a flow cytometer and microscope with machine learning software, was assessed as an instrument for rapid Arcellinida analysis.In a 2016 study, manual identification and quantification of Arcellinida was performed through conventional microscopy on 46 samples collected from Wightman Cove, Oromocto Lake, New Brunswick, Canada.The samples were reanalyzed by FCVS where Arcellinida were categorized into morphological classes.The datasets obtained through conventional microscopy and through FCVS were compared at the morphotype level using cluster and Bray-Curtis dissimilarity analyses.The methods produced highly similar arcellinidan assemblages that corresponded to specific lake habitats.FCVS was found to reduce analytical time by approximately 45%.FCVS shows potential as a reliable method for more rapid analysis of lacustrine Arcellinida; however, assemblage results can only be obtained at the morphotype level.Microscopic methods should still be used if species-level results are desired.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».