Human disturbance-related contamination in First Nation food and medicinal plants determined through a comparison of multivariate frequentist and Bayesian regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
Increased development in forestry, oil and gas, road infrastructure, and agriculture sectors across the Swan River Watershed (Alberta, Canada) has led to an increase in the impact they have on the riparian and aquatic ecosystems. These industries require the removal of vegetation for construction and operation, and some do not require buffer zones around waterbodies to protect aquatic habitat. These industries also use herbicides and fertilizers that may contain high levels of heavy metals, as well as glyphosate. In this thesis, I examined the changes to abundance of plant species chosen by Knowledge Keepers of the Swan River First Nation, as well as general plant categories (i.e., shrub, trees, and herbaceous), in relation to industrial development. I also examined how heavy metal and glyphosate content changed in these plant species with distance from industrial development. Sixty-seven sites were sampled across the Swan River Watershed, each with seven transects examining plant abundance. Tissue samples of chosen species were collected on the first, fourth, and seventh transects. I found significant ( = 0.05) changes to the abundance of aquatic and riparian plant species and categories in association with industrial activity. I also found significant ( = 0.05) changes to heavy metal concentrations in response to industrial presence and distance. There was a significant ( = 0.05) increase in the presence of glyphosate in plant species when forestry or agriculture were present at a site. These results were obtained after conducting a comparison of multiple Bayesian and frequentist regression analysis. There has been an increased interest in Bayesian analysis in ecology, however there is still some hesitation around its implementation due to hardware and software costs, time, and education. The Bayesian method resulted in smaller root-mean-squared-errors and increased precision. I also found that the time and costs were the same as the frequentist analysis, when using a dataset collected over one field season. The biggest barrier in the implementation of Bayesian analysis was the lack of accessible education through formal university courses.,
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».