Data from: Statistical stream temperature modelling with SSN and INLA: An introduction for conservation practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Statistical stream temperature models can predict the fine-scale spatial distribution of water temperatures and guide species recovery and habitat restoration efforts. However, stream temperature modelling is complicated by spatial autocorrelation arising from non-independence data collected within dendritic networks. We used data from miniature sensors deployed in Canadian Rocky Mountain streams to develop and validate two statistical stream temperature modelling techniques that account for spatial autocorrelation. The first was based on spatial steam network models (SSNs) specifically developed to account for spatial autocorrelation in dendritic stream networks. The second used integrated nested Laplace approximation (INLA) that accounts for spatial autocorrelation but was not designed to address anisotropic stream network data. We evaluated the best-fitted SSN and INLA models using leave-one-out cross validation from the data collected along the stream network. Both modelling techniques had similar RMSE and MAE (near 1oC) and r2 (> 0.6) values, and proved flexible with respect to implementation; however, the SSN models required more preprocessing steps before incorporating spatially correlated random errors. We provide practical advice and open-access data and r-script to help non-experts develop statistical stream temperature models of their own.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».