SPATIOTEMPORAL PREDICTION MODELS OF CETACEAN HABITATS IN THE MID‐WESTERN NORTH ATLANTIC OCEAN (FROM CAPE HATTERAS, NORTH CAROLINA, U.S.A. TO NOVA SCOTIA, CANADA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Habitat prediction models were developed for 13 cetacean species of the mid‐western North Atlantic Ocean: beaked whale, fin whale, humpback whale, minke whale, pilot whale, sperm whale, bottlenose dolphin, common dolphin, Risso's dolphin, spotted dolphin, whitesided dolphin, and harbor porpoise. Using the multiple logistic regression, sightings of cetaceans during the 1990–1996 summer (June‐September) surveys were modeled with oceanographic (sea surface temperature, monthly probability of front occurrence) and topographic (depth, slope) variables for the same period. Predicted habitat maps for June and August were created for each species using a Geographical Information System. The predicted habitat locations matched with current and historic cetacean sighting locations. The model also predicted habitat shifts for some species associated with oceanographic changes. The correct classification rate of the prediction models with 1997–1998 summer survey data ranged from 44% to 70%, of which most of the misclassifications were caused by false positives (i.e., absence of sightings at locations where the models predicted).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».