معلومة

حول عملية التحقق من صحة الدراسة الفينولوجية

حول عملية التحقق من صحة الدراسة الفينولوجية


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لقد قمت مؤخرًا بدراسة فينولوجية باستخدام تقنيات الاستشعار عن بعد. الآن أنا بحاجة إلى التحقق من صحة نتائجي وأساليبي ، أي لتحديد ما إذا كانت الفينولوجيا المقدرة من الاستشعار عن بعد مناسبة لوصف الأحداث الفينولوجية أم لا. ومع ذلك ، ليس لدي بيانات فينولوجية تجريبية من الأرض لإجراء التحقق من الصحة.

هل هناك أي طرق أخرى للتحقق من صحة الإشارة الفينولوجية من الاستشعار عن بعد ، والتي لا تتطلب بيانات تجريبية من الأرض؟

شكرا جزيلا


الفكرة 1) من الممكن أن تحتوي بعض المجموعات الفرعية في منطقتك على صور جوية ذات نطاق أعلى / دقة أفضل. هل يمكنك العثور عليها واستخدامها لاختبار نموذجك؟

الفكرة 2) ما هي المنطقة الجغرافية / الجدول الزمني الذي تبحث عنه؟ بالنسبة لمناطق / أوقات معينة ، يمكنك الحصول على القليل من البيانات عن الفينولوجيا من عينات أعشاب مؤرخة (مثل مجموعات النباتات المضغوطة). لذلك ، على سبيل المثال ، قد تختار عددًا قليلاً من أنواع النباتات التي تعتقد أنها مؤشرات جيدة لأي نوع من الفينولوجيا التي تصممها ، والبحث عنها على GBIF ، والنظر فقط في تلك العينات التي تتطابق مع منطقتك الجغرافية ، والنظر في أي وقت من العام. تم إجراء المجموعات. ثم يمكنك إلقاء نظرة على الكميات الأولى أو الأخيرة أو المختلفة من الفينولوجيا. إنها ليست بيانات مثالية ، ولكن كل عينة تمثل نقطة بيانات مباشرة للغاية (أي أنك تعلم أن هناك فردًا واحدًا على الأقل قد أزهر / أزهر / أيا كان في ذلك التاريخ المحدد والإشارة الجغرافية) ، وهي متاحة دون أن تتسخ قدميك.

الفكرة 3) مرة أخرى اعتمادًا على منطقتك الجغرافية ومقياس الفينولوجيا الذي تهتم به ، قد تتمكن حتى من استخدام الصور غير الجوية ، إذا كانت مؤرخة.


علم الفينولوجيا

كارين ديلاهوت ، برنامج الخضار الطازجة في سوق UW-Madison
تاريخ المراجعة: 17/5/2012
رقم الصنف: XHT1085

كلمة الفينولوجيا مشتقة من الكلمة اليونانية phaino وتعني "إظهار" أو "الظهور". علم الفينولوجيا هو فرع من فروع العلم يدرس العلاقات بين الأحداث البيولوجية الدورية - عادة دورات حياة النباتات والحيوانات - والتغيرات البيئية. الأحداث الطبيعية مثل هجرة الطيور ، وفتح البحيرات المحلية ، وتبرعم النباتات ، والإزهار أو الإثمار ، وأنشطة الحشرات ، ومواعيد حصاد النباتات المزروعة ، كلها أحداث سنوية يمكن أن ترتبط بالتغيرات الموسمية أو المناخية ، خاصةً مع الطقس أو درجة الحرارة ، بدلاً من ذلك. من تواريخ تقويم محددة. قد تكون على دراية بالفولكلور الذي يربط بين أحداث البستنة وعمليات غير ذات صلة. أحد الأمثلة على ذلك هو زراعة الذرة عندما تكون أوراق البلوط بحجم أذن السنجاب. أنت تعلم أن زراعة الذرة لا علاقة لها بأوراق البلوط أو السناجب. ومع ذلك ، لاحظ الأمريكيون الأصليون منذ قرون أن التربة كانت دافئة بدرجة كافية لمنع تعفن البذور ، ومع ذلك كان لا يزال الوقت مبكرًا بما يكفي لجني محصول مناسب إذا زرعت الذرة في هذا الوقت. هذا مثال مبكر على علم الفينولوجيا. لكن علم الفينولوجيا يمكن أن يتتبع أصله في التاريخ أكثر من ذلك بكثير.

تمت كتابة أول ورقة بحثية عن الفينولوجيا في عام 974 قبل الميلاد. - قبل وقت طويل من ولادة الأرصاد الجوية وعلم النبات وعلم الطيور ، وهي المكونات الرئيسية لعلم الفينولوجيا. بدأ اليابانيون في تسجيل أول إزهار لأشجار الكرز في عام 812 م ، وكان كارل لينيوس من أوائل العلماء الذين سجلوا ملاحظات حول الظواهر الطبيعية. محليًا ، كان ألدو ليوبولد من أوائل علماء الفينولوجيا في ولاية ويسكونسن. احتفظ بسجلات مستفيضة للأحداث الموسمية الطبيعية بالقرب من منزله في مقاطعة ساوك في الفترة من 1935 إلى 1945.

عند مراقبة الأحداث الفينولوجية على نطاق واسع ، فإن نفس الحدث - مثل أزهار الليلك - يتقدم من الغرب إلى الشرق ومن الجنوب إلى الشمال. يشار إلى هذه الظاهرة باسم "قاعدة هوبكين" التي تنص على أن الأحداث الفينولوجية تتأخر لمدة أربعة أيام لكل درجة من خط العرض الشمالي ويوم ونصف لكل درجة من خط الطول الشرقي. بشكل أساسي ، كلما اتجهت إلى الشمال أو الشرق ، سترى أحداثًا مماثلة لاحقًا. ومع ذلك ، فإن قاعدة هوبكين لا تأخذ في الاعتبار الارتفاع أو التضاريس - فالأخيرة مهمة في ولاية يحدها من الشرق بحيرة ميشيغان ، والتي لها تأثير هائل على المناخ المحلي.

من خلال مراقبة العلاقة بين الأحداث الفينولوجية المنفصلة والموسم ، أو الظروف الجوية المحلية ، أو التغيرات المناخية على مدى سنوات ، يمكن أن تكون الأحداث غير ذات الصلة على ما يبدو مرتبطة. يمكنك القيام بذلك بنفسك عن طريق الاحتفاظ بسجلات دقيقة للتواريخ عندما تتفتح نباتات مختلفة ، وعندما تفتح أوراقها ، وعندما تلاحظ لأول مرة آفات حشرية مختلفة. تأكد من أن النباتات التي تراقبها لا تتأثر بالحرارة المشعة للمباني أو المناطق المرصوفة. بعد عدة سنوات من جمع المعلومات باستمرار ، ستتمكن من ملاحظة نمط ويمكن أن تبدأ في ربط الأحداث غير ذات الصلة مثل عندما
تبدأ الحشرة في إحداث ضرر. سيصبح واضحًا أيضًا أن هذه الأحداث السنوية لا تحدث في نفس التاريخ من كل عام ، ولكنها تتغير اعتمادًا على الطقس.

يجب جمع السجلات الفينولوجية على مدى سنوات عديدة من أجل تطوير علاقات ارتباط موثوقة. يمكن استخدام هذه المعلومات للمساعدة في تحديد مواعيد زراعة المحاصيل ، أو التنبؤ بموعد ظهور الحشرات والبدء في مكافحة الآفات. تعتمد العديد من هذه الارتباطات على وقت ازدهار النباتات المزهرة الشائعة.

تتضمن أمثلة الارتباطات الفينولوجية ما يلي:
• ازرع البازلاء عندما تزهر فورسيثيا.
• ازرع البطاطس عندما تزهر الهندباء الأولى.
• زرع البنجر والجزر ومحاصيل الكولا والخس والسبانخ عندما يكون الليلك في الورقة الأولى.
• ازرع الذرة عندما تكون أوراق البلوط بحجم أذن السنجاب.
• ازرع بذور الفاصوليا والخيار والقرع عندما يكون الليلك في حالة ازدهار كامل.
• ازرع الطماطم عندما تكون نباتات زنبق الوادي في حالة ازدهار كامل.
• زرع الباذنجان والبطيخ والفلفل عندما تتفتح القزحية.

يمكن أن يكون علم الفينولوجيا مفيدًا جدًا كجزء من برنامج الإدارة المتكاملة للآفات (IPM) لأنه يساعد على ضبط الوقت بشكل صحيح لاستهداف أكثر مراحل الحياة حساسية للآفة. تعتبر الحشرات مناسبة بشكل خاص للتنبؤات القائمة على علم الفينولوجيا لأنها ، كحيوانات ذوات الدم البارد ، يرتبط نموها وتطورها ارتباطًا مباشرًا بظروف الطقس ، وخاصة درجة الحرارة. يمكن استخدام النباتات الإرشادية ، وهي نباتات شائعة لا ترتبط عادةً بحشرة الآفات التي تتنبأ بمرحلة حياتها ، لتحديد متى يحتمل تفشي الآفات:
• الصحن ماغنوليا هو مؤشر نبات شائع لأحداث الربيع المبكرة. البرعم الوردي ، الإزهار المبكر ، الإزهار الكامل ، الإزهار الماضي ، وقطرة البتلة هي بعض الأحداث المنفصلة لماغنوليا الصحن التي يمكن أن ترتبط بمجموعة من الآفات الحشرية للمناظر الطبيعية.
• أصبح الليلك الشائع حجر الزاوية في الملاحظات الفينولوجية ، خاصةً عند المقارنة بين عام وآخر. الورقة الأولى ، والزهرة الأولى ، والزهرة الكاملة هي ثلاثة أحداث حياتية يتم ملاحظتها بشكل متكرر مع الليلك الشائع. هناك أيضًا برنامج مراقبة أرجواني شائع في شرق الولايات المتحدة وكندا يستخدمه علماء المناخ لدراسة ظاهرة الاحتباس الحراري.
• الهندباء نبات مؤشر يتفتح في الصيف. عندما تفتح أزهار الهندباء لأول مرة ، يكون الوقت مناسبًا لمنع الضرر من حفار كرمة الاسكواش.
• وعندما يكون نبات الشوك الكندي في حالة ازدهار ، تكون حشرات يرقات التفاح وفيرة ويجب حماية الفاكهة الحساسة.

مقالات مميزة حسب الموسم

اسأل سؤال البستنة الخاص بك

إذا لم تتمكن من العثور على المعلومات التي تحتاجها ، فيرجى إرسال سؤال البستنة هنا:


خلفية

المتغيرات الهيكلية ، والتي تشمل العناصر المتنقلة ، والحذف ، والازدواجية ، والانعكاس ، والانتقالات أكبر من 50 نقطة أساس ، يمكن أن يكون لها عواقب وخيمة على صحة الإنسان والتنمية [1،2،3] وهي مصدر أساسي للتنوع الجيني [4 ، 5]. لسوء الحظ ، لا تزال أدوات اكتشاف SV الحديثة تشير إلى أعداد كبيرة من الإيجابيات الخاطئة [6،7،8،9]. بينما يمكن أن تساعد أدوات التصفية والتعليق التوضيحي [10 ، 11] ، فإن ضبط هذه المرشحات لإزالة الإيجابيات الزائفة فقط لا يزال صعبًا للغاية. نظرًا لأن العين البشرية تتفوق في التعرف على الأنماط ، يمكن للفحص البصري لمحاذاة التسلسل في منطقة مختلفة التعرف بسرعة على المكالمات الخاطئة ، مما يجعل المعالجة اليدوية جزءًا قويًا من عملية التحقق [6 ، 12 ، 13]. على سبيل المثال ، وجدت دراسة حديثة لـ SVs في 465 عينة من سمك السلمون [6] أن 91٪ من SVs أبلغت عن استخدام بيانات تسلسل الطرف المزدوج من Illumina كانت إيجابية خاطئة. ومع ذلك ، انخفض المعدل الإيجابي الكاذب إلى 7٪ (وفقًا للتحقق من تسلسل القراءة الطويلة) بعد الفحص البصري [12]. تسلط هذه الدراسة الضوء على الخطوة الأساسية لإزالة الإيجابيات الزائفة من مكالمات SV وفعالية المراجعة المرئية لتحديد المتغيرات الحقيقية.

أدوات مثل عارض الجينوم التكاملي (IGV) [14] و bamsnap [15] و sviz [13] تتيح المراجعة المرئية لـ SVs ، ولكنها قد تكون مرهقة أو معقدة ، مما يؤدي إلى إبطاء عملية المراجعة وغالبًا ما يحد من عدد SVs يمكن اعتباره. تم تحسين IGV لتصور متغير أحادي النوكليوتيدات ، مما يجعل من السهل تكبير مواضع معينة لتحديد عدم التطابق الأساسي في مجموعات القراءة المتراكمة. بينما يمكن تكوين IGV لعرض SV (على سبيل المثال ، عرض القراءات كأزواج ، والفرز حسب حجم الإدراج) ، فإن تصور المتغيرات الكبيرة أمر صعب. غالبًا ما يتم تحميل البرنامج ببطء بالنسبة للمتغيرات الكبيرة التي تتطلب تخطيط أعداد كبيرة من القراءات. لمعالجة التحميل البطيء ، يقوم IGV بالتعيين الافتراضي لأخذ عينات من مجموعة فرعية من القراءات ويتوقف عن عرض بيانات المحاذاة عند عرض مناطق واسعة ، وكلاهما يزيد من تعقيد تفسير SV. IGV لديه وضع إنشاء دفعة للصور لتنظيم العديد من مكالمات SV ، لكنه يفتقر إلى المجموعة الكاملة من الخيارات اللازمة لتحسين صورة SV. يوفر Bamsnap تصورًا مشابهًا محسّنًا للمناطق الصغيرة ، على الرغم من أن المراجعة يمكن أن تكون أسرع حيث يتم إنشاء صور ثابتة بدلاً من عارض ديناميكي كما هو الحال في IGV.

يوفر Svviz عرضًا مبتكرًا لبيانات التسلسل. المحاذاة مقسمة إلى قطعتين. تُظهر إحدى المخططات قراءات تتماشى مع أليل المرجع ويقرأ العرض الثاني الذي يحاذي الأليل البديل الذي تم إنشاؤه بواسطة SV. على الرغم من أن الفصل الواضح بين الأدلة عن طريق الإحالة والأليلات البديلة يعد تحسنًا ، إلا أن مخططات sviz يمكن أن تكون كبيرة ومعقدة وتستغرق وقتًا طويلاً للمراجعة. تعتمد مخططات Svviz أيضًا على نقاط توقف SV المزعومة. نظرًا لأنه يتم إعادة محاذاة القراءات إلى أليل بديل معين ، حتى الكميات الصغيرة نسبيًا من عدم الدقة في نقاط توقف SV ، وهي مشكلة شائعة ، ستؤثر على التصور ، مما يجعل من المستحيل التمييز بين غياب SV ومكالمة غير صحيحة قليلاً.

يوفر Samplot مجموعة من الأدوات المصممة خصيصًا لتنظيم SV. تُنشئ وظيفة الرسم في Samplot صورًا مصممة لإجراء مراجعة مرئية سريعة وبسيطة ولكنها شاملة لدليل التسلسل لحدوث SV. تقوم وظيفة Samplot VCF بإنشاء مخططات لعدد كبير من SVs الموجودة في ملف VCF وتوفر مرشحات قوية وسهلة الاستخدام لتنقيح أي SVs للتخطيط وتحسين وتبسيط عملية المراجعة. أخيرًا ، تقوم أداة Samplot-ML بأتمتة الكثير من عملية المراجعة بدقة عالية ، مما يقلل من الساعات البشرية المطلوبة للتنظيم.


اتجاهات

علم الفينولوجيا (أي توقيت الإزهار ، أوراق الشجر ، والأحداث البيولوجية المتكررة الأخرى) هو عنصر أساسي في قياس كيفية استجابة الأنواع واستمرارها في الاستجابة لتغير المناخ.

يتم التعرف على عينات الأعشاب وتقييمها بشكل متزايد كمصدر موثوق لتقدير السلوك الفينولوجي لمجموعة متنوعة من الأنواع النباتية.

نظرًا لأن الملايين من عينات الأعشاب تصبح متاحة عبر الإنترنت من خلال جهود الرقمنة الضخمة ، فإن تطوير طرق ومعايير فعالة لجمع كميات كبيرة من البيانات الفينولوجية المستندة إلى العينات أمر حيوي للاستفادة من هذه البيانات لأغراض البحث.

من خلال التكامل مع مجموعات البيانات الفينولوجية الحالية مثل الاستشعار عن بعد وملاحظات المواطنين العلمية ، توفر عينات الأعشاب إمكانية تقديم رؤى جديدة حول تنوع النباتات وعمليات النظام البيئي في ظل تغير المناخ في المستقبل.

يؤثر توقيت الأحداث الفينولوجية ، مثل أوراق الشجر والزهور ، بقوة على نجاح النبات ودراستهم ضرورية لفهم كيفية استجابة النباتات لتغير المناخ. ومع ذلك ، فإن البحث الفينولوجي غالبًا ما يكون محدودًا بالنطاق الزمني أو الجغرافي أو النشوء والتطور للبيانات المتاحة. تقدم مئات الملايين من عينات النباتات في الأعشاب في جميع أنحاء العالم حلاً محتملاً لهذه المشكلة ، خاصة وأن جهود الرقمنة تعمل على تحسين الوصول إلى المجموعات بشكل كبير. تمثل العينات العشبية لقطات من الأحداث الفينولوجية وقد تم استخدامها بشكل موثوق لتوصيف الاستجابات الفينولوجية للمناخ. نقوم بمراجعة الحالة الحالية للبحوث الفينولوجية المستندة إلى الأعشاب ، وتحديد التحيزات والقيود المحتملة في جمع بيانات العينات ورقمنتها وتفسيرها ، ومناقشة الفرص المستقبلية للتحقيقات الفينولوجية باستخدام عينات الأعشاب.


الملخص

إن التخلي عن المراحل الفينولوجية لأشجار الفاكهة له معنى كبير من حيث اتخاذ القرارات بشأن الممارسات الزراعية في البساتين. النمذجة الفينولوجية هي إحدى مقاربات التنبؤ التي تلعب هذا الدور عندما يتعلق الأمر بمراحل الإزهار ، لا سيما في سياق الاحتباس الحراري في الغالب غير المؤكد والمتغير باستمرار والتكيف الصعب لأشجار الفاكهة مع الاتجاهات المناخية المستقبلية. هدفت هذه الدراسة إلى تطوير واختيار نموذج متسلسل يناسب بشكل أفضل في ثلاثة مواقع متوسطية متباينة ، بما في ذلك المواقع المغربية التي تتميز بمناخ معتدل من أجل مقارنتها بالمواقع الأوروبية (المناخ المعتدل) ، حيث تم تطوير النماذج الفينولوجية سابقًا. الإزهار الكامل هو المرحلة الفينولوجية التي تم بحثها في هذه الدراسة. أظهر التحليل الإحصائي لمتوسط ​​درجة الحرارة خلال الفترة من أكتوبر إلى أبريل فرقا كبيرا بين المواقع المغربية والأوروبية. وبالتالي ، فإن تواريخ الإزهار الكاملة التي لوحظت في جميع المواقع أظهرت سلوكيات مختلفة استجابة لتغير درجات الحرارة خلال فترتي الشتاء والربيع. أظهرت عملية النمذجة نموذجًا متسلسلًا ملائمًا بشكل جيد لمراعاة ملاحظات مرحلة الإزهار الكاملة باستخدام RMSE يبلغ 4.4 يومًا من البيانات التي تم التحقق من صحتها. كشف ناتج النموذج المجهز عن تاريخ متأخر لكسر السكون وبالتالي فترة طويلة في المغرب ، وسيطة في فرنسا وقصيرة في إيطاليا ، تظهر انحدارًا من الجنوب (المغرب) ، حيث أظهرت أشجار التفاح صعوبة في التكيف بسبب نقص تقشعر لها الأبدان ، إلى المناطق الشمالية.


ما هو المصادقة؟

يتضمن التحقق من الصحة إجراء اختبارات معملية للتحقق من أن أداة أو برنامجًا أو تقنية قياس معينة تعمل بشكل صحيح.

تُكتسب الثقة في نتائج الحمض النووي للطب الشرعي من خلال دراسات التحقق ، والتي تقدم دليلًا موضوعيًا على أن طريقة اختبار الحمض النووي قوية وموثوقة وقابلة للتكاثر. تحدد تجارب التحقق من الصحة القيود الإجرائية ، وتحدد المكونات الحاسمة للإجراء التي تتطلب مراقبة الجودة والمراقبة ، وتضع إجراءات تشغيل معيارية وإرشادات تفسير للمختبرات لاتباعها أثناء معالجة العينات.

هناك مجموعة متنوعة من التحديات التي يواجهها مختبر الحمض النووي للطب الشرعي عند تنفيذ منهجية جديدة. التحدي المشترك الذي حددته المختبرات هو نقص الموارد المتاحة لإجراء تجارب التحقق من الصحة. تشير المختبرات أيضًا إلى وجود آراء متنوعة فيما يتعلق ببروتوكولات التحقق وأعداد العينات وتعريف التجارب المناسبة والفعالة باعتبارها تحديات ملحوظة. وقد ثبت أن هذه المتغيرات تساهم في دراسات التحقق المكثفة التي تتضمن اختبارات غير ضرورية أو مفرطة دون الاستفادة من ثقة إضافية. بالإضافة إلى ذلك ، تعد إدارة البيانات وتحليلها عمليات مرهقة غالبًا ما تكون عمليات يدوية أو تستخدم سلسلة من الأدوات التي طورها المحللون بأنفسهم.

ينظم قرص أطلس المصادقة والتحقق معلومات عن طرق تحليل الحمض النووي الشرعي ويوفر الوصول المباشر إلى دراسات التحقق من صحة تطوير النظم البيولوجية التطبيقية والمواد المرجعية وإرشادات أنشطة ضمان الجودة والرقابة ونشرات المستخدم وأدلة المستخدم والوثائق الداعمة الأخرى. إنه امتداد لأدوات دعم التحقق المتاحة من Applied Biosystems والتزامنا بمواصلة العمل مع مجتمع الطب الشرعي لمساعدة العلماء على تلبية إرشادات أنشطة ضمان الجودة والرقابة الحيوية.

التحقق من الصحة: ​​ما هو ، ولماذا هو مهم ، وكيف يجب القيام به؟
بقلم جون إم بتلر ، المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا

يتضمن التحقق من الصحة إجراء اختبارات معملية للتحقق من أن أداة أو برنامجًا أو تقنية قياس معينة تعمل بشكل صحيح. عادةً ما تختبر تجارب التحقق هذه الدقة ، والدقة ، والحساسية ، والتي تلعب جميعها دورًا في العناصر الثلاثة للقياسات: الموثوقية ، والتكاثر ، والمتانة.

بدون دراسات التحقق من الصحة ، لا يمكن للمختبرات أن تثق في النتائج الناتجة عن اختبار وراثي جديد أو أداة أو برنامج برمجي جديد. تساعد هذه الدراسات في تحديد نطاق وأهمية القياسات التي يتم إجراؤها باستخدام إحدى الطرق. على سبيل المثال ، هل النتائج القابلة للتكرار متوقعة عند استخدام خلية واحدة أو بضع خلايا فقط لتضخيم قوالب الحمض النووي المتدهورة التي يمكن العثور عليها في عينات الحالات؟ يمكن أن تساعد سلسلة التخفيف لعينة DNA جيدة التوصيف لقياس الحساسية في الإجابة على سؤال حول مستوى إدخال الحمض النووي مع اختبار جديد يُتوقع أن ينتج عنه ملف تعريف DNA كامل. ستتحقق دراسات التحقق أيضًا مما إذا كانت الأداة الجديدة تؤدي أداءً جيدًا أو أفضل من الأداة السابقة من حيث الحساسية أو دقة النتائج. نظرًا لأن البيانات التحليلية الموثوقة مرغوبة للغاية في المحاكم التي تناقش براءة أو ذنب المدعى عليه ، غالبًا ما يتم فحص معلومات التحقق من صحة قياسات نمط الحمض النووي من قبل المحكمة من أجل تقييم مقبولية الأدلة المقدمة من قبل مختبرات الطب الشرعي. وبالتالي ، فإن التحقق من الصحة يبني الثقة للمحكمة بالإضافة إلى المساعدة في ضمان الجودة وأنشطة المراقبة في المختبر.

على الرغم من عدم وجود استراتيجية موحدة للتحقق من الصحة يتم قبولها أو استخدامها بشكل عام عبر مختبرات الحمض النووي للطب الشرعي ، فإن إحضار إجراء (مقايسة أو أداة أو برنامج) & quoton-line & quot في مختبر الطب الشرعي يتضمن عادةً الخطوات التالية: (أ) تثبيت الأجهزة أو البرامج وشراء كواشف الفحص ، (ب) التعرف على التقنية وكيفية أدائها بشكل صحيح ، (ج) التحقق من صحة الإجراء التحليلي لتحديد نطاقها وموثوقيتها ، (د) إنشاء إجراءات التشغيل القياسية مع التفسير المبادئ التوجيهية المستندة إلى دراسات التحقق من الصحة ، (هـ) تدريب الموظفين الآخرين على التقنية ، (و) اجتياز كل محلل مدرب اختبار تأهيل للاستخدام الأولي في أعمال الطب الشرعي. بعد تنفيذ الإجراء بنجاح لاستخدامه مع أعمال الطب الشرعي ، يتم إجراء اختبارات الكفاءة على أساس منتظم لإثبات التطبيق الناجح للتقنية بمرور الوقت من قبل محللين مؤهلين.

على مر السنين ، كرّس مجتمع الحمض النووي الشرعي عددًا من المفاهيم الخاطئة فيما يتعلق بالتحقق من الصحة - تم تناول الكثير منها في مقال حديث .3 التصور الشائع هو أن التحقق يمكن (أو يجب) أن يستغرق عدة أشهر حتى يتم إجراؤه. لسوء الحظ ، غالبًا ما تشرع مختبرات الطب الشرعي في رحلة التحقق من الصحة بدون خريطة أو فكرة واضحة عن وجهتها المقصودة. بدون خطة التحقق من الصحة ، تصبح هذه المختبرات متجولين مرهقين وائلين ويضيعون وقتًا ثمينًا ويقضون عمالة غير ضرورية وتكاليف كاشف عندما تخرج عن مسارها بسبب رياح القلق. يتحكم الخوف من المراجعين بدلاً من التفكير العلمي في جمع أعداد كبيرة من نقاط البيانات في بعض الحالات. وبالتالي ، يمكن تأخير تطبيق تقنية جديدة لحل القضايا بسرعة أكبر بسبب إجراء عدد مفرط من تجارب التحقق من الصحة.

تشمل الموارد المتاحة للمساعدة في صياغة خطة تحقق فعالة القسم 8 من معايير ضمان الجودة الصادرة عن المجلس الاستشاري للحمض النووي التابع لمكتب التحقيقات الفيدرالي ، 4 والتي تصف الجوانب الأساسية لدراسات التحقق من صحة الحمض النووي الشرعي. توفر إرشادات التحقق من الصحة المنقحة SWGDAM مزيدًا من التفاصيل وتوصي بفحص ما لا يقل عن 50 عينة كجزء من دراسة تحقق دقيقة. بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي موقع NIST STRBase على قسم للتحقق مع معلومات مفيدة وروابط لمواد ورشة العمل حول التحقق من الصحة: ​​http://www.cstl.nist.gov/biotech/strbase/validation.htm

1. Butler، J.M. (2005) Forensic DNA Typing: Biology، Technology، and Genetics of STR Markers، 2nd edition، Chapter 16 & quotLaboratory Validation & quot، pp. 389-412.
2. بتلر ، جي إم ، تومسي ، سي إس ، كلاين ، إم سي. (2004) هل يمكن توحيد عملية التحقق في تصنيف الحمض النووي للطب الشرعي؟ وقائع الندوة الدولية الخامسة عشرة حول تحديد الهوية البشرية. متاح على http://www.promega.com/geneticidproc/ussymp15proc/oralpresentations/butler.pdf
3. بتلر ، جي إم (2006) دحض بعض الأساطير الحضرية المحيطة بالتحقق من الصحة داخل مجتمع DNA الطب الشرعي. الملامح في DNA (شركة Promega) ، المجلد. 9 (2) ، الصفحات 3-6 متوفرة عبر الإنترنت على http://www.promega.com/profiles/902/ProfilesInDNA_902_03.pdf
4. المجلس الاستشاري للحمض النووي (2000) معايير ضمان الجودة لمختبرات اختبار الحمض النووي الشرعي ومختبرات قاعدة بيانات الحمض النووي للمجرمين المدانين. علوم الطب الشرعي. بالاتصالات 2 (3) متاح على http://www.fbi.gov/hq/lab/fsc/backissu/july2000/codispre.htm
5. مجموعة العمل العلمية المعنية بأساليب تحليل الحمض النووي (SWGDAM) (2004) إرشادات التحقق المنقحة. علوم الطب الشرعي. بالاتصالات 6 (3) متاح على http://www.fbi.gov/hq/lab/fsc/backissu/july2004/standards/2004_03_standards02.htm

لمزيد من المعلومات ، يرجى الاتصال بـ: John M.ButlerHuman Identity Project Leader، Biochemical Science Science Institute National Institute of Standards and Technology100 Bureau Drive، Mail Stop 8311Gaithersburg، MD 20899-8311 (301) 975-4049

المؤلف ، جون إم بتلر ، ممول من المعهد الوطني للعدالة من خلال اتفاق مشترك بين الوكالات 2003-IJ-R-029 مع مكتب معايير إنفاذ القانون NIST. وجهات النظر الواردة في هذه الوثيقة تخص المؤلف ولا تمثل بالضرورة الموقف أو السياسات الرسمية لوزارة العدل الأمريكية. يتم تحديد بعض المعدات والأدوات والمواد التجارية من أجل تحديد الإجراءات التجريبية على أكمل وجه ممكن. لا يعني هذا التحديد بأي حال من الأحوال توصية أو تأييد من المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا ولا يعني بالضرورة أن أيًا من المواد أو الأدوات أو المعدات المحددة هي بالضرورة أفضل ما هو متاح لهذا الغرض.


نتائج

الفينولوجيا الطبقية في بحيرات نصف الكرة الشمالي

تقترح عمليات المحاكاة اليومية طويلة المدى أن التقسيم الطبقي الحراري في بحيرات نصف الكرة الشمالي خلال الفترة التاريخية (المتوسط ​​هنا لجميع السنوات من 1970 إلى 1999) يبدأ عادةً بين مارس ويوليو وينتهي بين يونيو وديسمبر (الشكل 1). باستخدام نموذج الغابة العشوائية (انظر "الطرق") ، قمنا بفحص الدوافع المناخية والبحيرة المورفولوجية لمحاكاة متوسط ​​التقسيم الطبقي وتواريخ التفكك. تضمنت متغيرات التوقع درجات حرارة الهواء الموسمية (الفصل البارد والدافئ في نصف الكرة الشمالي) وسرعة الرياح وعمق البحيرة ومساحة السطح (انظر "الطرق"). باستخدام متغيرات التوقع هذه ، تمكنا من شرح ما يصل إلى 93٪ من التباين عبر البحيرة في كل من توقيت بداية التقسيم الطبقي التاريخي وانفصاله (الشكلان 1 و 2 أ ، ب). بالنسبة لتوقيت بداية التقسيم الطبقي ، وجدنا أن درجة حرارة الهواء في موسم البرد (نوفمبر إلى أبريل) كانت المحرك الأكثر أهمية ، تليها سرعة الرياح في موسم البرد (الشكل 2 أ). يمكن تفسير دور كل من درجة حرارة الهواء وسرعة الرياح في توقيت بداية التقسيم في المقام الأول بسبب تأثيرهما الفردي أو المشترك بالفعل على درجة حرارة سطح البحيرة ، وبالتالي ، التدرج الرأسي لكثافة المياه في الربيع / الصيف. على سبيل المثال ، حيث تعمل مدخلات الحرارة على زيادة ثبات عمود الماء عن طريق تسخين الطبقة القريبة من السطح إلى درجة حرارة أعلى من أقصى كثافة (

3.98 درجة مئوية) ، يمكن لسرعة الرياح الأعلى أن تعزز فقدان الحرارة من خلال الخلط المضطرب 16 و / أو خلط المياه القريبة من السطح إلى أعماق أكبر ، وبالتالي تآكل أي تدرج كثافة رأسية. لذلك ، إذا كانت درجة حرارة الهواء مرتفعة وسرعة الرياح منخفضة ، فيمكن للمرء أن يتوقع بداية مبكرة للطبقة الطبقية. على العكس من ذلك ، إذا كانت درجة حرارة الهواء منخفضة وكانت سرعة الرياح عالية ، فيمكن للمرء أن يتوقع بداية التقسيم الطبقي لاحقًا. بالاتفاق مع توقعاتنا ، أظهرت شجرة الانحدار (التي أوضحت 85٪ من التباين في بداية التقسيم الطبقي) أن البحيرات الواقعة ضمن مناخ أكثر دفئًا تتدرج في وقت أقرب من تلك الموجودة في أماكن أخرى (ص = −0.88 الجدول التكميلي 1 أ) ، وحدثت أحدث تواريخ بدء التقسيم الطبقي في البحيرات الواقعة في المناطق الأكثر برودة ورياحًا (الشكل 2 ج). تم تأكيد هذه النتيجة من خلال التقديرات المشتقة من الأقمار الصناعية لبدء التقسيم الطبقي لـ 60 بحيرة في نصف الكرة الشمالي (الشكل التكميلي 1 ، انظر "الطرق").

الموضح هو الأنماط التاريخية ، التي تم حساب متوسطها على مدار جميع السنوات من 1970 إلى 1999 ، والأنماط المكانية في أ يوم سنة بداية التقسيم الطبقي ، ب موسم البرد (نوفمبر - أبريل) متوسط ​​درجة حرارة الهواء ، و ج العلاقة بين بداية التقسيم الطبقي ودرجة حرارة الهواء في الموسم البارد وسرعة الرياح. تظهر أيضًا الأنماط المكانية بتنسيق د يوم سنة التفكك الطبقي ، ه الموسم الدافئ (مايو - أكتوبر) متوسط ​​درجة حرارة الهواء ، و F العلاقة بين تفكك الطبقات ودرجة حرارة هواء الموسم الدافئ وسرعة الرياح. تستند جميع النتائج إلى متوسط ​​عمليات المحاكاة عبر مجموعة نموذج البحيرة-المناخ.

أهمية المتغيرات بناء على تحليل عشوائي للغابات في التنبؤ أ بداية التقسيم الطبقي و ب تفكك الطبقية. تُحسب الأهمية المتغيرة على أنها النسبة المئوية للزيادة في متوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE) للتنبؤات المقدرة بمعامل التباين خارج الحقيبة (CV) كنتيجة لتغيير المتغيرات. تشير القيم الأعلى إلى أهمية أكبر لمتغير التوقع لمجموعة أشجار القرار. شجرة الانحدار تظهر محركات تاريخ بداية التقسيم الطبقي (ج) وتفكك الطبقات (د). تمثل القيم الموجودة أسفل كل ورقة تاريخ التقسيم الطبقي (كما هو موضح في يوم من السنة) في المتوسط ​​للبحيرات الموجودة داخل كل مجموعة. تستند جميع النتائج إلى متوسط ​​عمليات المحاكاة عبر مجموعة نموذج البحيرة-المناخ. يتم تعريف الموسم البارد على أنه نوفمبر - أبريل والموسم الدافئ محدد من مايو إلى أكتوبر.

تعتبر الخصائص المورفولوجية للبحيرة (العمق ومساحة السطح) أيضًا من العوامل المهمة التي تؤثر على توقيت بداية التقسيم الطبقي في بعض البحيرات ، بسبب الفترة الكبيرة من الخلط الحراري الذي يحدث عادةً في البحيرات الكبيرة قبل بدء التقسيم الطبقي في الربيع 17،18 . على وجه التحديد ، في العديد من بحيرات نصف الكرة الشمالي الكبيرة ، تكون درجات حرارة سطح البحيرة الشتوية عادة أقل من درجة حرارة أقصى كثافة (على سبيل المثال أثناء الغطاء الجليدي) ، مما يؤدي إلى عمود مائي طبقي عكسيًا وتشكيل طبقة مختلطة علوية أكثر برودة وأقل كثافة فوق كثافة ، مياه القاع الدافئة 19. يؤدي تسخين الربيع إلى فقدان جليد البحيرة وتسخين المياه القريبة من السطح ، مما يزيد من كثافة المياه ويؤدي إلى اختلاط الحمل بالحمل الحراري من خلال حجم عميق من الماء مع خمول حراري كبير. نتيجة لذلك ، يمكن أن يؤدي التسخين في فصل الربيع إلى ارتفاع أسرع في درجة حرارة سطح البحيرة في البحيرات الضحلة ذات القصور الذاتي الحراري الأصغر. أيضًا ، نظرًا لانتقال الزخم السطحي العالي من الرياح القريبة من السطح في البحيرات الكبيرة 14 ، يمكن أن يكون للرياح تأثير أقوى على تاريخ بداية التقسيم الطبقي. ومع ذلك ، عبر بحيراتنا المدروسة ، كانت الاختلافات عبر البحيرة في درجة حرارة الهواء وسرعة الرياح هي الدوافع المهيمنة (الشكل 2 أ ، ج).

على النقيض من بداية التقسيم الطبقي ، كانت سرعة الرياح (التي تم حساب متوسطها خلال الموسم الدافئ ، من مايو إلى أكتوبر) هي المحرك الأكثر أهمية لمتوسط ​​تاريخ تكسير الطبقات ، يليها عمق البحيرة ودرجات حرارة هواء الموسم الدافئ (الشكل 2 ب). شهدت البحيرات الواقعة في المناطق ذات السرعات العالية للرياح تفككًا سابقًا للطبقات (ص = .0.81 الجدول التكميلي 1 ب). يمكن التحقق من هذه النتيجة ، مرة أخرى ، من خلال التقديرات المشتقة من القمر الصناعي لتفكك الطبقات (الشكل التكميلي 1). يمكن أن تؤدي سرعات الرياح العالية إلى تفكك الطبقات في وقت مبكر عن طريق (1) تعزيز فقدان الحرارة المضطرب عند السطح البيني بين الهواء والماء و (2) خلط المياه الدافئة القريبة من السطح إلى أعماق أكبر وبالتالي تقليل تدرج الكثافة الرأسي. أوضح تحليل شجرة الانحدار 80٪ من التباين في توقيت تقسيم الطبقات وكشف عن تفاعلات معقدة بين سرعة الرياح في الموسم الدافئ ودرجة حرارة الهواء وعمق البحيرة في شرح تقسيم التقسيم الطبقي عبر البحيرات (الشكل 2 د). كان الانقسام الطبقي أقرب ما يكون في البحيرات التي يقل ارتفاعها عن 15 مترًا الموجودة في المناطق الدافئة والرياح (الشكل 2 د) وكان أحدثها في البحيرات العميقة الواقعة في المناطق الباردة والساكنة. يرجع تأثير عمق الانقسام الطبقي في المقام الأول إلى وجود طبقة مختلطة علوية أعمق (وبالتالي ذات حجم أكبر) في الصيف ، مما يؤدي إلى أن تكون درجات حرارة البحيرة أقل حساسية للتغيرات اليومية في التأثير الجوي وبالتالي تعاني تأخر تفكك الطبقات مقارنة بالبحيرات الضحلة 20. بعبارة أخرى ، تبقى البحيرات الأكبر في طبقات لفترة أطول حيث يعمل كل من إجهاد الرياح وفقدان حرارة السطح على حجم أكبر من الماء ، وبالتالي يستغرق وقتًا أطول لتآكل الطبقات والحث على الانقلاب.

كان نموذجنا الإحصائي قادرًا على شرح أكثر من 90 ٪ من التباين في علم الظواهر الطبقية من خلال عدد قليل من المتغيرات التنبؤية المتاحة عالميًا (الشكل 2 أ ، ب). لشرح التباين المتبقي ، يمكن أيضًا مراعاة عوامل مثل شفافية المياه ، والتي يمكن أن تختلف عبر البحيرات بسبب التغيرات في ممارسات إدارة الأراضي وأنماط هطول الأمطار 21. يمكن أن يؤدي التوهين الأقوى للضوء (أي بسبب المياه السطحية الداكنة) إلى زيادة درجة حرارة المياه السطحية للبحيرة في الربيع والصيف ، مما يؤدي إلى بداية التقسيم الطبقي في وقت مبكر ، ولكنه يؤدي إلى تبريد أسرع في الخريف 22،23،24 ، مما يؤدي إلى تفكك الطبقات في وقت مبكر. نلاحظ أيضًا أن الاختلافات في الملوحة ، والتي يمكن أن تختلف بين البحيرات بسبب العملية الطبيعية وكذلك التأثير البشري 25 ، لم يتم أخذها في الاعتبار في تحقيقنا. التغيرات في الملوحة ، ولا سيما التدرج الرأسي للملوحة داخل البحيرة ، يمكن أن يكون لها تأثير على الفينولوجيا الطبقية من خلال التأثير على فرق الكثافة الرأسية. بالإضافة إلى ذلك ، لم يتم أخذ وقت بقاء الماء في الاعتبار في دراستنا ، مما قد يؤثر على عدد الأيام التي يتم فيها تقسيم البحيرة إلى طبقات بشكل مستمر وبالتالي تحيز تقديراتنا لبداية التقسيم الطبقي وانفصاله.

الفينولوجيا الطبقية في ظل تغير المناخ

تُظهر توقعاتنا النموذجية خلال الفترة التاريخية ، من 1901 إلى 2005 ، تغيرات زمنية ملحوظة في فينولوجيا طبقات البحيرة ، خاصة منذ الثمانينيات (الشكل التكميلي 2). Monitoring data from lakes across the Northern Hemisphere (see “Methods”) confirm such changes (Fig. 3 and Supplementary Figs. 3 and 4). For example, Lake Tahoe (California, Nevada) has experienced a considerable change in stratification phenology since the 1960s, with lake stratification onset occurring 2.1 days earlier and stratification break-up occurring 4.4 days later per decade. Similar long-term changes are observed in the United Kingdom with, for example, Blelham Tarn (English Lake District Fig. 3) now stratifying 24 days earlier and maintaining its stratification for an additional 18 days, compared to the start of the observational record (here we compare averages between the first [1963–1972] and last [2008–2017] 10 years of observational data available). The upper North American Great Lakes (Superior, Huron, Michigan), which represent some of the world’s largest freshwater ecosystems and contain irreplaceable biodiversity, are also experiencing rapid changes in stratification phenology. For example, from 1980 to 2019 stratification onset has changed at an average rate of 3.5 ± 2.2 days per decade (quoted uncertainties represent the standard deviation across the Great Lakes) and can even vary by up to 48 days between some extreme years (Supplementary Fig. 5).

Shown are the temporal changes in stratification أ onset and ب break-up in Blelham Tarn, UK. Also shown, in ج, are the calculated trends in stratification onset and break-up across all lakes with observational data investigated in this study (Supplementary Table 2). Note that stratification break-up data are not available for all lakes (see “Methods”), thus are not shown in ج. Error bars in ج represent the standard error of the calculated trend.

During the twenty-first century (2006 to 2099), air temperature is projected to increase considerably across the Northern Hemisphere land surface (Supplementary Fig. 6). Specifically, climate model projections suggest that by 2070–2099 the cold-season air temperature will increase, relative to 1970–1999 (hereafter all future changes are quoted relative to this base-period average), by an average of 2.8 ± 0.9 °C, 5.0 ± 1.4 °C, and 7.5 ± 1.9 °C between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively (quoted uncertainties represent the standard deviation from the model ensemble). Similar changes are also projected during the warm season, with air temperatures increasing by 2.1 ± 0.8 °C, 3.8 ± 1.1 °C, and 5.8 ± 1.6 °C between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. In comparison to these projected changes in air temperature, the projected change in near-surface wind speed is relatively minor. Notably, across the Northern Hemisphere land surface, cold-season wind speed is projected to change by −0.03 ± 0.05 ms −1 , −0.03 ± 0.07 ms −1 , and −0.03 ± 0.09 ms −1 between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. During the warm season, near-surface wind speed will change by −0.1 ± 0.06 ms −1 , −0.1 ± 0.08 ms −1 , and −0.14 ± 0.1 ms −1 between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. However, as momentum and mechanical energy fluxes across the air–water interface scale as the wind speed squared and cubed, respectively 26 , modest fractional changes in wind speed may cause substantial change in stratification dynamics 27 . Therefore, while the projected changes in wind speed, when averaged across the Northern Hemisphere land surface, are relatively small and cannot, with confidence, be described as either decreasing or increasing under all RCPs, local-scale projected changes in wind speed (Supplementary Fig. 6) could have a considerable influence on stratification phenology this century.

In line with the projected changes in climatic forcing, our lake model simulations suggest that lake stratification phenology will change substantially in the near future (Fig. 4). Under RCP 2.6, the onset of stratification will occur 8.8 ± 3.5 days earlier and the break-up of stratification will occur 4.2 ± 2.6 days later by the end of the twenty-first century (averaged over all years and lakes from 2070 to 2099). Under RCP 6.0, stratification onset and break-up will occur 14.7 ± 5.1 days earlier and 7.3 ± 3.8 days later, respectively. The largest change in stratification phenology are projected under RCP 8.5 with stratification onset and break-up, respectively, occurring 22.0 ± 7.0 days earlier and 11.3 ± 4.7 days later, on average across the Northern Hemisphere. To investigate further these long-term projected changes in stratification phenology and to explore their regional variability, we separate the studied lakes according to the thermal regions in which they reside (see “Methods”). Approximately 98% of our studied lakes are situated within the four northernmost thermal regions (Supplementary Fig. 7a, b): Northern Frigid (31%), Northern Cool (43%), Northern Temperate (16%), and Northern Warm (8%). Within these four regions, our simulations suggest that the change in stratification onset by 2070–2099 will be relatively similar (Supplementary Fig. 7c–e). For example, under RCP 8.5, the average projected change in stratification onset across the four thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = −21.6 ± 4.9:−22.5 ± 3.7:−22.8 ± 5.7:−21.8 ± 7.3 days. The average change in stratification break-up are 10.2 ± 4.8:12.5 ± 4.0:13.4 ± 5.5:11.6 ± 8.2 days, respectively.

Temporal and spatial variations in أ, ب the onset and ج, د the break-up of thermal stratification, as well as ه, F the duration of the thermally stratified period. The temporal changes in lake stratification phenology are shown أ, ج, ه from 1901 to 2099 under historic and future climate forcing (RCP 2.6, 6.0, 8.5). The thick lines show the average across all lake–climate models, and the shaded regions represent the standard deviation across the model ensemble. ب, د, F show the spatial patterns in stratification phenology anomalies by the end of the twenty-first century (averaged over all years from 2070 to 2099) under RCP 8.5. Anomalies are quoted relative to the 1970–1999 base-period average.

Given the projected change in both stratification onset and break-up by the end of this century, the duration of the stratified period will increase (Fig. 4e, f). Under RCP 2.6, 6.0, and 8.5, the duration of stratification will increase by 13.0 ± 6.0, 21.9 ± 8.5, and 33.2 ± 11.6 days, respectively, on average. The magnitude of change in the duration of stratification differs slightly across the lake thermal regions (Fig. 5). For example, under RCP 8.5, the average change in stratification duration by 2070–2099 across the thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = 29.9 ± 8.4:34.8 ± 5.7:35.7± 11.6:31.9 ± 13.9 days. However, while the magnitude of change will be comparable, the percentage change in stratification duration will be considerably greater in the northernmost thermal region i.e. Northern Frigid (Fig. 5). Under RCP 8.5, the percentage increase in the duration of stratification across the thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = 61.4 ± 15.9%:39.0 ± 15.2%:29.3 ± 11.6%:20.5 ± 12.5% (Fig. 5). Thus, a similar average increase of

30 days in stratification duration projected in the Northern Frigid and Northern Warm thermal regions correspond to an almost threefold difference in the relative change in stratification duration. This is due to a shorter mean duration of thermal stratification during the historic period at higher latitudes, compared to lakes situated in the warmer southern regions.

Shown are the spatial patterns in the percentage change in the duration of stratification by the end of the twenty-first century (2070–2099), relative to 1970–1999, under أ RCP 2.6, ب RCP 6.0, and ج RCP 8.5. Also shown, across the four dominant Northern Hemisphere lake thermal regions, are د changes in stratification duration and ه the percentage difference by the end of the century under RCP 2.6 and RCP 8.5. The thermal regions defined include Northern Frigid (NF), Northern Cool (NC), Northern Temperate (NT), and Northern Warm (NW). The distribution of these thermal regions across the Northern Hemisphere are shown in Supplementary Fig. 7.

The severity of change in stratification phenology by the end of the twenty-first century is explained primarily by the magnitude of change in the climatic drivers investigated. As expected, regions which are projected to experience the greatest change in cold- or warm-season air temperature and wind speed are also expected to experience the greatest change in stratification phenology. We also find a strong relationship between the anomalies in the day of year of ice break-up and the change in the day of year in which lakes stratify during the twentieth and twenty-first centuries (Supplementary Fig. 8), with later ice cover break-up intuitively leading to a later onset of thermal stratification. Furthermore, regions that are projected to experience an increase in near-surface wind speed by the end of the twenty-first century should expect lower changes in stratification phenology compared to lakes in other regions, with increasing wind speeds counteracting some of the global warming-induced changes in stratification phenology. On the contrary, a decline in near-surface wind speed by the end of the century will likely exacerbate the influence of climatic warming on lake stratification in Northern Hemisphere lakes 27 .


What is Validity?

Validity encompasses the entire experimental concept and establishes whether the results obtained meet all of the requirements of the scientific research method.

For example, there must have been randomization of the sample groups and appropriate care and diligence shown in the allocation of controls.

Internal validity dictates how an experimental design is structured and encompasses all of the steps of the scientific research method.

Even if your results are great, sloppy and inconsistent design will compromise your integrity in the eyes of the scientific community. Internal validity and reliability are at the core of any experimental design.

External validity is the process of examining the results and questioning whether there are any other possible causal relationships.

Control groups and randomization will lessen external validity problems but no method can be completely successful. This is why the statistical proofs of a hypothesis called significant, not absolute truth.

Any scientific research design only puts forward a possible cause for the studied effect.

There is always the chance that another unknown factor contributed to the results and findings. This extraneous causal relationship may become more apparent, as techniques are refined and honed.


External Validation Study of First Trimester Obstetric Prediction Models (Expect Study I): Research Protocol and Population Characteristics

خلفية: A number of first-trimester prediction models addressing important obstetric outcomes have been published. However, most models have not been externally validated. External validation is essential before implementing a prediction model in clinical practice.

موضوعي: The objective of this paper is to describe the design of a study to externally validate existing first trimester obstetric prediction models, based upon maternal characteristics and standard measurements (eg, blood pressure), for the risk of pre-eclampsia (PE), gestational diabetes mellitus (GDM), spontaneous preterm birth (PTB), small-for-gestational-age (SGA) infants, and large-for-gestational-age (LGA) infants among Dutch pregnant women (Expect Study I). The results of a pilot study on the feasibility and acceptability of the recruitment process and the comprehensibility of the Pregnancy Questionnaire 1 are also reported.

أساليب: A multicenter prospective cohort study was performed in The Netherlands between July 1, 2013 and December 31, 2015. First trimester obstetric prediction models were systematically selected from the literature. Predictor variables were measured by the Web-based Pregnancy Questionnaire 1 and pregnancy outcomes were established using the Postpartum Questionnaire 1 and medical records. Information about maternal health-related quality of life, costs, and satisfaction with Dutch obstetric care was collected from a subsample of women. A pilot study was carried out before the official start of inclusion. External validity of the models will be evaluated by assessing discrimination and calibration.

نتائج: Based on the pilot study, minor improvements were made to the recruitment process and online Pregnancy Questionnaire 1. The validation cohort consists of 2614 women. Data analysis of the external validation study is in progress.

الاستنتاجات: This study will offer insight into the generalizability of existing, non-invasive first trimester prediction models for various obstetric outcomes in a Dutch obstetric population. An impact study for the evaluation of the best obstetric prediction models in the Dutch setting with respect to their effect on clinical outcomes, costs, and quality of life-Expect Study II-is being planned.

تسجيل المحاكمة: Netherlands Trial Registry (NTR): NTR4143 http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=4143 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6t8ijtpd9).

الكلمات الدالة: external validation first trimester prediction models pregnancy risk assessment.


Apple phenology occurs earlier across South Korea with higher temperatures and increased precipitation

This study examined relationships between temperature, precipitation, geo-topography, and the spring phenology of Fuji and Hongro apple cultivars along spatial gradients across South Korea. Phenology data was gathered from 2011 to 2014 in 42 uniformly managed research orchards which span a range in climate, latitude, and elevation. We used linear models and spatially explicit forecasts to study apple phenology under climate change scenarios. Given dry winters and complex terrain in South Korea, we hypothesized that, in addition to temperature, precipitation and geo-topographic factors influence apple phenology. We also expected responses to climate variation to be similar between (spatial) and within (temporal) orchards, given the controlled conditions and the use of apple clones in this study. With other factors held constant, phenological sensitivity ranged from − 3.2 to − 3.4 days °C −1 for air temperature and − 0.5 to − 0.6 days cm −1 for March precipitation in a combined model. When modeled without temperature, phenology changed by up to 10 days over the full range in March precipitation. Spring temperatures and precipitation in March had very little cross-correlation (ص < 0.05), suggesting these patterns are independent however, in a combined model including temperature, predicted changes in precipitation over the next 80 years have only a small impact on future apple phenology. Combining the best models with climate forecasts for South Korea, spring phenology continues to occur earlier over the next 80 years, mostly due to warming temperatures but with strong variation between regions. This suggests regionally specific climate change adaptation strategies are needed for future apple production in South Korea.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


شاهد الفيديو: بناء الإطار المفاهيمي بالإستناد إلى مراجعة الدراسات السابقة (قد 2022).


تعليقات:

  1. Machakw

    شكرا جزيلا على التفسير ، الآن سأعرف.

  2. Derry

    انت على حق تماما. في هذا لا شيء هناك فكرة جيدة. أنا موافق.

  3. Tojalkree

    من الصعب قول هذا.

  4. Kennedy

    أنا آسف ، لا أستطيع مساعدتك. لكنني متأكد من أنك ستجد الحل الصحيح. لا تيأس.

  5. Gom

    يجب أن تكون هذه العبارة الرائعة عمدا

  6. Yolrajas

    أؤكد. كل ما سبق صحيح. دعونا نناقش هذه القضية.



اكتب رسالة