Development of the Oklahoma rapid assessment method for floodplain wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands provide many important services to society, but degradation of wetlands reduces their ability to provide those services. Loss and degradation of wetlands have been ongoing in Oklahoma since settlement though recent efforts may have begun to reverse some of the damage. To ensure these efforts are working, we need to monitor the ecological condition of wetlands in the state. The Oklahoma Rapid Assessment Method (OKRAM) has been developed as a way to accomplish this goal and has been proven to be an effective tool for measuring the condition of depressional wetlands. OKRAMs intended use is to assess any wetland in the state so it will need to be calibrated for and validated in each wetland type in the state. The goal of this study was to calibrate OKRAM to Riverine Floodplain Wetlands to account for the unique biotic and abiotic conditions within them by altering or changing metrics and/or their scoring. Calibration of OKRAM will serve to prepare it for a statewide validation for Floodplain Wetlands. We performed Level 1, 2, and 3 assessments at 30 wetlands within the North Canadian and Deep Fork River Watersheds and used Level 1 and 3 data to assess Level 2 metrics. Our evaluation showed consistent relationships of OKRAM to Level 1 (e.g., Landscape Development Intensity index) and Level 3 (e.g., Floristic Quality Index) data at 30 floodplain wetland sites within the Deep Fork River and North Canadian River Watersheds of Oklahoma. This study shows that OKRAM can be used as an effective tool to assess floodplain wetlands rapidly and affordably. OKRAM still needs further calibration before I would recommend its use in wetland monitoring programs. I present recommendations for improving poor performing metrics and directions for future research in floodplain wetlands in Oklahoma.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».