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Enregistrement W4391873323 · doi:10.1016/j.marpolbul.2024.116150

Good-Moderate boundary setting for the environmental status assessment of the macrozoobenthos communities with the Benthic Quality Index (BQI) in the south-western Baltic Sea

2024· article· en· W4391873323 sur OpenAlexfundno aff
Iris Schaub, René Friedland, Michael L. Zettler

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesamt für NaturschutzUniversidad de Buenos AiresUmweltbundesamtBioFuelNet Canada
Mots-clésBenthic zoneMarine Strategy Framework DirectiveDisturbance (geology)Boundary (topology)Environmental scienceWater Framework DirectiveBaltic seaData qualityIndex (typography)Quality (philosophy)Physical geographyOceanographyGeographyGeologyWater qualityComputer scienceEcologyMathematicsEcosystemEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The status assessment of the macrofauna community under the European Marine Strategy Framework Directive (MSFD) requires threshold values that mark the transition from good to moderate conditions (G-M boundaries). Using the example of the Benthic Quality Index (BQI) in the south-western Baltic Sea, we demonstrate the possibilities and restrictions of i) defining G-M boundaries using reference areas, historical data and a statistical method and ii) the subsequent evaluation of the resulting G-M boundaries using disturbance data. The historical data from the period 1911 to 1929 proved to be unsuitable for defining G-M boundaries due to their data quality. The G-M boundaries calculated using the statistical method delineated high disturbance values more reliably than those based on reference areas. We conclude that disturbance data are very useful to evaluate G-M boundaries for their suitability, but data on all state conditions are needed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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