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Enregistrement W2048988882 · doi:10.1371/journal.pone.0082306

Modeling the Distribution of Geodia Sponges and Sponge Grounds in the Northwest Atlantic

2013· article· en· W2048988882 sur OpenAlexaffabout
Anders Knudby, Ellen Kenchington, Francisco Javier Murillo

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaBedford Institute of OceanographySimon Fraser University
Organismes subventionnairesDartmouth College
Mots-clésSpongeBayFisheryRange (aeronautics)InvertebrateHabitatMarine invertebratesOceanographyBiologyEcologyBiodiversityMarine protected areaSpecies distributionAquatic scienceSalinityGeographyAquatic ecosystemGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep-sea sponge grounds provide structurally complex habitat for fish and invertebrates and enhance local biodiversity. They are also vulnerable to bottom-contact fisheries and prime candidates for Vulnerable Marine Ecosystem designation and related conservation action. This study uses species distribution modeling, based on presence and absence observations of Geodia spp. and sponge grounds derived from research trawl catches, as well as spatially continuous data on the physical and biological ocean environment derived from satellite data and oceanographic models, to model the distribution of Geodia sponges and sponge grounds in the Northwest Atlantic. Most models produce excellent fits with validation data although fits are reduced when models are extrapolated to new areas, especially when oceanographic regimes differ between areas. Depth and minimum bottom salinity were important predictors in most models, and a Geodia spp. minimum bottom salinity tolerance threshold in the 34.3-34.8 psu range was hypothesized on the basis of model structure. The models indicated two currently unsampled regions within the study area, the deeper parts of Baffin Bay and the Newfoundland and Labrador slopes, where future sponge grounds are most likely to be found.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations97
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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