A method for error analysis of sediment yields derived from estimates of lacustrine sediment accumulation
Notice bibliographique
Résumé
The logistical demands of coring lake sediments tend to preclude the replicate coring necessary to establish error estimates for measured sedimentary parameters. However, if such parameters are to be used to reconstruct sediment yield, and particularly to identify temporal variability of sediment yield, reasonable error estimates are required. In this paper data from a series of alpine lakes in British Columbia are applied to develop a new method for deriving such estimates. Regression surfaces fitted to point values of sediment mass are used to model the physically controlled spatial variability of sedimentation. Deviations from these surfaces are assumed to represent remaining unstructured variance, which constitutes a conservative error estimate. Application of the technique to the alpine lake dataset gives sediment yield estimates with error ranges of ±7–21 per cent. The potential error is minimized where the spatial variability of sedimentation is strongly predictable. The best fits were achieved for elongate lakes of simple basin morphology. The range of the error estimates is sufficiently low to allow detection of variability in Holocene sediment yield to one of the lakes. By using this technique, absolute sediment yields with associated error estimates may be derived. The associated gains in precision justify multicore approaches to lake sediment-based reconstructions of sediment yield. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».