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Enregistrement W3096797053 · doi:10.15666/aeer/1302_569582

DEVELOPING A QUANTITATIVE INDEX OF INTEGRITY AS A COMPREHENSIVE MEASURE IN ECOLOGICAL CHANGE ANALYSIS

2015· article· en· W3096797053 sur OpenAlexafffund
Saifollah Rasouli, M. Makhdoum Farkhondeh, Hamidreza Jafari

Notice bibliographique

RevueApplied Ecology and Environmental Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésIndex (typography)Measure (data warehouse)Change analysisEcologyEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceComputer sciencePhysical geographyData miningBiologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological Integrity is one of the main scientific measures in the comprehensive assessment of ecosystems.The purpose of this study was to: (a) find a way to depict the disturbance gradient of our case study in northern Iran (b) develop an index of biotic integrity; (c) finally provide a baseline for assessing ecological integrity.Analytical metrics of spatial composition and configuration were applied to identify the disturbance gradient.Estimating of these metrics helped to define three levels of disturbance using the Ward's method of clustering analysis.A quantitative index of integrity was constructed, using three types of bird guilds including structural, functional and compositional .Results showed the range of integrity index at Miankaleh Peninsula was a value from 26 to 68.Statistical analysis including One-Way ANOVA and Pearson Correlation and paired sample t-test were conducted to investigate the validity and reliability of the Index.Findings of this research showed that biotic integrity in parts of the Miankaleh Peninsula was far from its intact condition.Developed index of biological integrity in this research can help to assess effects of the disturbance factors on the natural ecosystem of Miankaleh to prioritize the best management actions for restoring of this ecosystem.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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