Mapping seabed assemblages using comparative top-down and bottom-up classification approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic technologies yield many benefits for mapping the physical structure of seabed environments but are not ideally suited to classifying associated biological assemblages. We tested this assumption using benthic infauna data collected off the south coast of England by applying top-down (supervised) and bottom-up (unsupervised) classification approaches. The top-down approach was based on an a priori acoustic classification of the seabed followed by characterization of the acoustic regions using ground-truth biological samples. By contrast, measures of similarity between the ground-truth infaunal community data formed the basis of the bottom-up approach to assemblage classification. For both approaches, individual assemblages were mapped by first computing Bayesian conditional probabilities for ground-truth stations to estimate the probability of each station belonging to an assemblage. Assemblage distributions were then interpolated over a regular grid and characterized using an indicator value index. While the two methods of classification yielded assemblages and output maps that were broadly comparable, the bottom-up approach arrived at a slightly better defined set of biological assemblages. This suggests that acoustically derived seabed data are not ideally suited to class ifying biological assemblages over unconsolidated sediments, despite offering considerable advantages in providing rapid and low-cost assessments of seabed physical structure.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle