Glass sponge reef soundscapes
Notice bibliographique
Résumé
Many structured biogenic habitats are biodiversity hotspots and thus possess unique soundscapes largely driven by the biophony. To date, the vast majority of research has focused on shallow-water biogenic habitats such as coral or oyster reefs. Glass sponge reefs are a deep-water habitat analogous in many ways to shallow-water coral reefs. These reefs are built by three species of hexactinellid sponges which form complex 3-dimensional habitats that support diverse communities of animals. Many soniferous animals, including rockfish, are strongly associated with patches of live-sponge dominated habitat within the reef foot-print. Consequently, we hypothesized that glass sponge reefs and the communities they support would generate unique soundscapes. Beginning in September of 2016, we deployed a series of underwater acoustic recorders on sponge reefs throughout Canada’s Pacific continental shelf. Initial results show that recorders located on sponge reefs were significantly louder in the mid- and high-frequency bands (100–1000 Hz and 1–10 kHz, respectively). Additionally, many fish calls were detected in recordings from within sponge reefs, while few fish calls were observed at similar depths in off-reef habitats. We will discuss our understanding of the link between soundscapes and biodiversity in glass sponge reef habitats and the potential application of ecosystem-level monitoring.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».