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Enregistrement W2128273709 · doi:10.3354/meps330113

Predicting suitable habitat for deep-water gorgonian corals on the Atlantic and Pacific Continental Margins of North America

2007· article· en· W2128273709 sur OpenAlexaff
T Joan H. Bryan

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSmithsonian Conservation Biology InstituteWorld Wildlife Fund
Mots-clésSeascapeOceanographyHabitatGorgonianGeographyContinental shelfFisheryEnvironmental scienceEcologyCoralGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 330:113-126 (2007) - doi:10.3354/meps330113 Predicting suitable habitat for deep-water gorgonian corals on the Atlantic and Pacific Continental Margins of North America Tanya L. Bryan*, Anna Metaxas Department of Oceanography, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia B3H 4J1, Canada *Email: tleveret@dal.ca ABSTRACT: Mapping marine habitats and species distributions is essential in conservation and resource management. The generation of such maps, however, is particularly challenging for the poorly sampled deep-sea species. In this study, we explored the spatial suitability of deep-water coral (Families Paragorgiidae and Primnoidae) habitat on both the Pacific and Atlantic Continental Margins of North America (PCM and ACM) using Biomapper, a modeling program which can determine habitat suitability using presence-only data. The PCM study area was divided into 2 regions to limit the geographic size of the modelled area: PCM:AK, which encompasses Alaska and PCM:BC-CA, which encompasses British Columbia, Washington, Oregon, and California. Suitable habitat was determined based on quantitative relationships between physical seascape factors and biological data. For the PCM study area, the most accurate model for Paragorgiidae in PCM:AK combined temperature, slope, current and chlorophyll (chl) a concentration (Spearman’s ρ = 0.79), whereas in the PCM:BC-CA it combined depth and chl a concentration (ρ = 0.66). For Primnoidae, in the PCM:AK the most accurate combination included depth, slope, current and chl a concentration (ρ = 0.90), and in the PCM:BC-CA, it included depth, temperature, slope and current (ρ = 0.85). In the ACM study area, the most accurate model for Paragorgiidae combined temperature, slope and chl a concentration (ρ = 0.71), whereas the one for Primnoidae combined temperature, slope, current and chl a concentration (ρ = 0.74). In both study areas, corals were predicted to occur in areas of complex topography, mainly along the continental shelf break and on seamounts. Sensitivity analyses indicated that predicted mean values of seascape factors, in coral habitat as well as niche breadth, varied with number of coral locations, but to a much lesser extent with spatial resolution. To our knowledge, this is the first study to use Biomapper for the prediction of suitable habitat in marine species. KEY WORDS: Deep-water gorgonian corals · Paragorgiidae · Primnoidae · Habitat modeling · Biomapper · Continental margin · Environmental factors · Suitable habitat Full text in pdf format See Comment and Reply Comment on this article PreviousNextExport citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 330. Online publication date: January 25, 2007 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2007 Inter-Research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations118
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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