Implications of Sampling Frequency for Detecting Temporal Patterns during Environmental Effects Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To estimate the effects of sampling frequency on detecting temporal patterns during environmental effects monitoring, we used multivariate analyses and data subsampling to investigate long-term (spanning 20 years) patterns in benthic invertebrate community structure downriver of a large pulp mill in southern British Columbia. Patterns in invertebrate abundance sampled yearly were related to long-term patterns in several physicochemical variables measured in the river using multidimensional scaling ordination. The only available physicochemical variables that were significantly correlated with invertebrate community structure over the 20-year period were the mill outputs of total phosphorus and suspended solids, and these were associated with increased abundances of five families of mayflies, stoneflies and caddisflies. To evaluate the implications of sampling on a more coarse (than yearly) time scale, the full data set spanning 20 years was subsampled to produce a series of smaller data sets, each simulating a sampling frequency of once every three years. Ordination of the subsample data sets showed that an average of 71% of the important taxa and 50% of the important physicochemical variables highlighted in the full analysis were missed in the subset analyses. These results underscore the importance of ensuring adequate temporal replication of sampling effort when a major goal is to directly measure or test for temporal patterns of stressor impacts.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».