Modeling habitat use of young-of-the-year Pacific sand lance (Ammodytes hexapterus) in the nearshore region of Barkley Sound, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Successful management of coastal ecosystems requires an understanding of the distribution of key food web species through space and time relative to environmental predictors. Here, I examined the habitat use of an important forage species, the Pacific sand lance (Ammodytes hexapterus), using an inductive habitat modeling approach. I examined the presence/absence of Young-of-the-Year Pacific sand lance in the intertidal/shallow subtidal habitat of Barkley Sound, British Columbia. I determined sand lance occurrence using a beach seine at low tide, which was preferred to visual and intertidal digging detection methods due to its high detection frequency, ease of use, and ability to physically capture sand lance. I constructed models using environmental data measured at two different scales: 1) empirically measured environmental data (site-specific level) and 2) GIS derived environmental data extracted with a 200m buffer (landscape level). For each scale, I employed both logistic regression and classification tree modeling procedures to construct habitat models of sand lance occurrence at 55 study sites sampled during the summer of 2003. At the site-specific level, both logistic regression and classification tree models performed similar, however, classification trees were easier to construct and interpret as well as revealing interactions among variables undetected by logistic regression. Based on a deviance pruned classification tree, Grain Size Mean, Intertidal Eelgrass Presence, Absence, Major Substrate Low Intertidal, and Grain Size Sorting influenced sand lance occurrence at this scale, with importance values of 100, 79, 75, and 61 respectively. Standardized importance was based on the overall change in node impurity in the classification tree for each variable. At the landscape level, only Coastline Density was significantly related to sand lance occurrence, however, it was difficult to suggest this variables direct relation to sand lance habitat use. Overall, the habitat modeling approach identified important environmental variables influencing sand lance habitat selection at two different scales and stressed the utility of field data to construct and confirm these models.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».