Predictive modeling of marine benthic macrofauna and its use to inform spatial monitoring design
Notice bibliographique
Résumé
This study undertakes ecological analysis focused on predictive modelling and design for spatial sampling. The approaches are applied to a set of coastal marine benthic macrofaunal observations, and associated environmental data, measured at 48 sites in St Anns Bay, Nova Scotia, Canada. A multivariate generalized least-squares regression was used to establish a predictive relationship between benthic fauna and the environment. Five ecological indices derived from faunal composition (abundance, richness, species number, diversity, AMBI) were treated as a multivariate response, and 10 environmental variables as candidate predictors. The multivariate regression also incorporated the effects of spatial autocorrelation. Predictive relationships were highly significant, and variable selection identified three key environmental predictors (median sediment grain size, porosity, and sulfide). Using these baseline data, we developed a procedure to identify a reduced sampling design for long-term monitoring of benthic faunal health. The procedure is based on a sequential (backward elimination) algorithm to identify the set of sites that contributed most to the overall information. This study provides a general and comprehensive statistical framework for treating environmental monitoring and sampling design. It can be extended beyond the statistical framework used, and applied to a range of ecological applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».