Assessing effects of genetic, environmental, and biotic gradients in species distribution modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To develop more reliable marine species distribution models (SDMs), we examine how genetic, climatic, and biotic interaction gradients give rise to prediction error in marine SDM. Genetic lineages with distinct ecological requirements spanning genetic gradients have yet to be treated separately in marine SDM, which are often constrained to modeling the potential distribution of one biological unit (e.g. lineage or species) at a time. By comparing SDM performance for the whole species or where observation and predictions were partitioned among geographically discontinuous genetic lineages, we first identified the appropriate biological unit for modeling sea scallop. Prediction errors, in particular contiguous omissions at the northern range margins were effectively halved in genetic lineage SDM (Total error=15%) verses whole species SDM. Remaining SDM prediction error was strongly associated with: i) Sharp climatic gradients (abrupt and persistent spatial shifts in limiting temperatures) found within continental shelf breaks and bottom channels. ii) A biotic gradient in the predation of sea scallop juveniles by the sand star within the Hudson Shelf USA. Our findings highlight how the accuracy of marine SDM is dependent on capturing the appropriate biological unit for modeling (e.g. lineages rather than species) and adequately resolving limiting abiotic and biotic interaction gradients.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».