Exploring anthropogenic activities and management decisions using a novel environmental agent based model
Notice bibliographique
Résumé
Lake whitefish (Coregonus clupeaformis) are an ecologically, economically, and culturally important species to the native and non-native fishers of Lake Huron, Canada. Studying the effects of anthropogenic activity on lake whitefish is of utmost importance to ensure this species remains viable in its environment for sustainable harvest. One analysis tool that is frequently used for ecological population risk assessments are agent-based models (ABMs), in which the population is represented as a network of heterogeneous individual agents that interact with one another and their environment. However, in an ABM that incorporates a high level of biological detail to model a large population moving within a spatial environment over time, significant computation is required to manage, manipulate, and store the relevant data for each agent over successive time iterations. We introduce a new approach to ABMs known as environmental ABMs (enviro-ABMs) to reduce this computational expense and simulation runtime. Specifically, we divide the environment into a collection of spatially indexed cells and treat each of these as a single agent, allowing fish to move from one contiguous cell to another. This reduces the computational requirements to a limited number of active cells. In addition to more predictable computational requirements, this method keeps all fish sorted by age and location for efficient mortality, spawning, and harvest operations, and reduces the amount of computational overhead needed. Applying the enviro-ABM to our case study in Lake Huron, we demonstrate how it can be used to model anthropogenic activities and stressors that may affect lake whitefish, and how the model can be used to facilitate fisheries management decision making. While the model is applied specifically to the case of whitefish in Lake Huron, it can be generalized to conduct risk assessment for other species in a variety of habitats.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».