Layers Utilized by an ArcGIS Model to Approximate Commercial Coral and Sponge By-catch in the NAFORegulatory Area
Notice bibliographique
Résumé
This report specifically addresses Fisheries Commission Request #16: Implement and/or further refine the existing GIS simulation/modelling framework, in conjunction with the VMS data supplied by the NAFO Secretariat ..., brought forth in the Fisheries Commission 33rd Annual Meeting Report (NAFO, 2011a). Data layers utilized by the model as well as their various means of construction are described in detail including the generation of NAFO VMS trawl lines. These VMS trawl line data were used to better understand fishing behaviour and also generate a new standard trawl length (13.8 nm) to be utilized by trawl simulations. The justification for utilizing just the Spain/EU research trawl by-catch dataset instead of the combined Canada/Spain/EU dataset for the production of higher resolution sponge and sea pen biomass surfaces is also made. It is demonstrated how this high resolution (5x5 km cell grid) Spain/EU data biomass layer could be utilized with 2000 randomly placed and oriented 13.8 nm simulation trawls to generate by-catch values, organized by thresholds, to capture the distributional extent of high concentration sponge and sea pen areas. This serves as the basis for a kernel density polygon analysis that calculates a commercial sponge and sea pen encounter threshold (Kenchington et al., 2011). Finally, using the Spain/EU only high resolution biomass surface, by-catch output from VMS trawls and their simulated 13.8 nm standard trawl line counterparts are compared.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».