Assessment of the transferability of biological habitat models for Atlantic salmon parr (<i>Salmo salar</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the transferability of the habitat suitability index (HSI) and the habitat probabilistic index (HPI) between two rivers. Transferability was measured by the ability of HSI and HPI models developed in the Sainte-Marguerite River to predict the distribution of Atlantic salmon parr (Salmo salar) in the Escoumins River. HSI and HPI were based on the pattern of utilization by fish of water depth, current velocity, and substrate size. HSI was developed using the preference curve approach, and HPI was developed using a multiple logistic regression. Predicted values of HSI and HPI in Escoumins River ranged from 0 (poor habitat) to 1 (excellent habitat). Fish density in habitat patches assigned different HSI or HPI values ranged from 0 to 1 fish·100 m–2. Only HPI adequately predicted local variations in parr density (r2 = 0.84) in habitat patches of Escoumins River. Our results suggest that HSI is less transferable between rivers than HPI. Differences in substrate size between the two rivers is suspected to impede the transferability of the HSI model. We also argue that the mathematical structure of HPI provides a larger degree of flexibility that facilitates its transferability and its potential generalization.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».