On the urgent need for standardization in isotope-based ecohydrological investigations
Notice bibliographique
Résumé
Ecohydrological investigations commonly use the stable isotopes of water (hydrogen and oxygen) as a conservative ecosystem tracer. This approach requires accessing and analyzing water constrained within plant and soil matrices. Generally, there are six steps that researchers must pass through to retrieve hydrogen and oxygen isotope values from these plant and soil matrices: (i) sampling, (ii) sample storage and transport, (iii) extraction, (iv) pre-analysis processing, (v) isotopic analysis, and (vi) post-processing and correction. At each of these steps cumulative errors can be introduced which sum to non-trivial magnitudes. These errors can impact subsequent interpretations about water cycling through the soil-plant-atmosphere continuum. But these steps in the research ‘process chain’ are just the tip of the iceberg when it comes to uncertainly in published findings. At each of these discreet steps, there are multiple possible options to select from resulting in, as we will show, tens of thousands of possible combinations used by researchers to go from plant and soil samples to isotopic data. In a newly emerging science, so many options can create interpretive confusion and major issues with data comparability. This points to the need for the development of shared standardized approaches. Here we critically examine the state of the process chain, reflecting on the issues associated with each step, and end with suggestions to move our community towards standardization. We hope that critically assessing this common approach will help us see the current problem in its entirety and facilitate community action toward agreed upon standardized approaches.
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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 | 0,540 | 0,523 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,100 |
| Communication savante | 0,045 | 0,076 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,069 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».