Finding the hotspots within a biodiversity hotspot: fine‐scale biological predictions within a submarine canyon using high‐resolution acoustic mapping techniques
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
Abstract Submarine canyons are complex geomorphological features that have been suggested as potential hotspots for biodiversity. However, few canyons have been mapped and studied at high resolution (tens of m). In this study, the four main branches of Whittard Canyon, Northeast Atlantic, were mapped using multibeam and sidescan sonars to examine which environmental variables were most useful in predicting regions of higher biodiversity. The acoustic maps obtained were ground truthed by 13 remotely operated vehicle ( ROV ) video transects at depths ranging from 650 to 4000 m. Over 100 h of video were collected, and used to identify and georeference megabenthic invertebrate species present within specific areas of the canyon. Both general additive models ( GAM s) and random forest ( RF ) were used to build predictive maps for megafaunal abundance, species richness and biodiversity. Vertical walls had the highest diversity of organisms, particularly when colonized by cold‐water corals such as Lophelia pertusa and Solenosmilia variabilis . GAM s and RF gave different predictive maps and external assessment of predictions indicated that the most adequate technique varied based on the response variable considered. By using ensemble mapping approaches, results from more than one model were combined to identify vertical walls most likely to harbour a high biodiversity of organisms or cold‐water corals. Such vertical structures were estimated to represent less than 0.1% of the canyon's surface. The approach developed provides a cost‐effective strategy to facilitate the location of rare biological communities of conservation importance and guide further sampling efforts to help ensure that appropriate monitoring can be implemented.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle