Statistical tools for water quality assessment and monitoring in river ecosystems – a scoping review and recommendations for data analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Robust scientific inference is crucial to ensure evidence-based decision making. Accordingly, the selection of appropriate statistical tools and experimental designs is integral to achieve accuracy from data analytical processes. Environmental monitoring of water quality has become increasingly common and widespread as a result of technological advances, leading to an abundance of datasets. We conducted a scoping review of the water quality literature and found that correlation and linear regression are by far the most used statistical tools. However, the accuracy of inferences drawn from ordinary least squares (OLS) techniques depends on a set of assumptions, most prominently: (a) independence among observations, (b) normally distributed errors, (c) equal variances of errors, and (d) balanced designs. Environmental data, however, are often faced with temporal and spatial dependencies, and unbalanced designs, thus making OLS techniques not suitable to provide valid statistical inferences. Generalized least squares (GLS), linear mixed-effect models (LMMs), and generalized linear mixed-effect models (GLMMs), as well as Bayesian data analyses, have been developed to better tackle these problems. Recent progress in the development of statistical software has made these approaches more accessible and user-friendly. We provide a high-level summary and practical guidance for those statistical techniques.
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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 | 0,055 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle