On the urgent need for standardization in isotope‐based ecohydrological investigations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecohydrological investigations commonly use the stable isotopes of water (hydrogen and oxygen) as conservative ecosystem tracers. This approach requires accessing and analysing water from plant and soil matrices. Generally, there are six steps involved to retrieve hydrogen and oxygen isotope values from these matrices: (1) sampling, (2) sample storage and transport, (3) extraction, (4) pre‐analysis processing, (5) isotopic analysis, and (6) post‐processing and correction. At each step, cumulative errors can be introduced which sum to non‐trivial magnitudes. These can impact subsequent interpretations about water cycling and partitioning through the soil–plant‐atmosphere continuum. At each of these steps, there are multiple possible options to select from resulting in tens of thousands of possible combinations used by researchers to go from plant and soil samples to isotopic data. In a newly emerging field, so many options can create interpretive confusion and major issues with data comparability. This points to the need for development of shared standardized approaches. Here we critically examine the state of the process chain, reflecting on the issues associated with each step, and provide suggestions to move our community towards standardization. Assessing this shared ‘process chain’ will help us see the problem in its entirety and facilitate community action towards agreed upon standardized approaches.
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 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 | 0,567 | 0,454 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,045 |
| Communication savante | 0,028 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,028 |
| 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; 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 ».