Responses of multimetric indices to disturbance are affected by index construction features
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multimetric indices (MMIs) are used worldwide to assess the ecological conditions of aquatic and terrestrial ecosystems. Different criteria and approaches are used to construct MMIs, resulting in widely different indices. Therefore, scientists, managers, and policymakers sometimes question whether such MMIs are useful for biomonitoring and bioassessment programs. Crucial design issues for biomonitoring programs include MMI responsiveness, the bioindicator group used, survey design, field sampling methods, level of taxonomic resolution, metric selection and scoring, and reference condition identification. We performed a meta-analysis on MMI development and applications worldwide to analyze the response of MMIs to different disturbance factors and to determine the degree to which MMI construction features influence their responsiveness to anthropogenic disturbances. We used the Web of Science database to find articles that applied an MMI and related MMI values to an environmental stressor, and we extracted data from 157 articles. We performed random-effects modeling to estimate the overall effect of MMI responses to disturbance and used subgroup analysis to analyze the extent to which the effect sizes varied as a function of different MMI construction features. We found that reference condition criteria had the major effect on MMI responses to disturbance. The environmental disturbance type, the number of metrics, and the ecosystem type to which MMIs were applied contributed more weakly to the effect size variance. The general response of MMIs to disturbance was little affected by the bioindicator group, taxonomic resolution, metric selection criteria, or scoring method. These findings have important implications for designing biomonitoring programs, including developing and improving cost-effective biological indices, because they could enhance MMI development and application protocols.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle