Expert-assisted statistical learning techniques for assessing wetland conditions in urban landscapes
Notice bibliographique
Résumé
• Urban wetlands decline rapidly, impacting ecosystem services. • Computer-based tools replace fieldwork for faster, large-scale assessments. • Statistical models reveal subtle changes in wetland conditions. • Hybrid models with human and machine input improve monitoring precision. • Hybrid models outperform single-method assessments. Wetlands are essential components within the socio-ecological framework of urban areas, providing a wide range of ecosystem services. However, increasing natural and anthropogenic stressors place significant pressure on these wetlands, threatening their ability to sustain these vital services. To effectively assess wetland condition and develop appropriate management strategies, robust monitoring tools are needed. Statistical learning techniques, such as machine learning, have been proposed as a promising approach to enhance the development of these wetland monitoring tools. In this study, we evaluated the performance of the pre-existing wetland assessment tool used in the City of Calgary—the Aquatic Condition Index (ACI). We compared ACI performance using three different approaches for selecting indicators: machine-only selection, expert-only selection, and a hybrid approach where humans selected the indicators, but the machine determined the relationships between the indicators and wetland conditions. Our results showed that hybrid approaches, combining human expertise with statistical learning, outperformed both machine-only and expert-only methods. We then examined whether the ACI could be transitioned from field- and computer-based indicators to fully computer-based indicators using the hybrid method of selecting indicators. Our findings revealed comparable results between the two methods, suggesting that a computer-based monitoring system could help overcome the time and budgetary constraints associated with field-based monitoring while also enabling the examination of larger geographical areas. This study underscores the importance of human expertise in guiding the statistical learning process, particularly in the selection of indicators that accurately represent wetland processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».