Potential contact statistics for measuring scale-dependent spatial pattern and association: an example of northern cod (<i>Gadus morhua</i>) and capelin (<i>Mallotus villosus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of simulated data showed that potential contact statistics could be used to describe spatial pattern in sample density data. Potential contact is a new method, analogous to Ripley's K function for mapped point pattern analysis. Potential contact can be used to describe spatial pattern and association over a range of scales without grouping data and is robust against the presence of zeros. The statistical output is ecologically interpretable, as a measure of the degree of contact between individuals. This new technique was applied to examine changes in the spatial distribution of Atlantic cod (Gadus morhua) off Newfoundland, Canada, from 1985 to 1994, a period that encompassed a collapse of the cod stock. Sample data from bottom-trawl surveys indicated that cod were aggregated in patches with dimensions of 100-250 km. During the period of cod decline in the 1990s, spatial structure changed in three ways: the number of patches decreased, patch size shrank, and contact with conspecifics at small (10-20 km) scales fell. Cod were broadly associated with capelin (Mallotus villosus), a major prey species. Spatial distribution of capelin changed over the same time period as changes in cod distribution, and there was no evidence that contact between cod and capelin decreased.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».