Mind the scale! Modeling at multiple scales to predict the distribution of sediment grain size for use in benthic habitat mapping
Notice bibliographique
Résumé
Sediment grain size is an important habitat-defining parameter for many benthic species. Grain size distribution is affected by a number of oceanographic and sedimentological processes that operate at a variety of scales. Modeled predictions of sediment grain size can aid in benthic habitat mapping, yet the scale of processes is seldom considered in modeling, despite mounting evidence indicating the scale-dependent nature of these processes. The consideration of spatial scale can increase predictive accuracy of distribution models, and aid in understanding of the processes that drive distributions. Sediment grain size data from 98 grab samples collected from around Qikiqtarjuaq, Nunavut, Canada were used to train distribution models of mud, sand, and gravel fractions for subsequent use in habitat mapping and sediment classifications. Sixteen predictor variables derived from multibeam echosounding data were resampled at eight different resolutions (using the calculate terrain variable then average result over n x n window method; Dolan, 2012), which were tested for statistical importance in predicting mud, sand, and gravel grain size fraction distributions. Optimal resolutions were determined for each predictor variable, which were subsequently used to train compositional distribution models of mud, sand, and gravel grain size fractions in a Boosted Regression Tree model, using a methodology similar to that of Diesing (2015). Results demonstrated that the default multibeam data resolution (5 m) was often not the optimal choice for predictor variables, with coarser resolutions often explaining more statistical deviance. This reinforces the importance of considering or testing multiple spatial scales in distribution modeling. Identifying variable-specific scales aided in understanding the drivers of sediment grain size distribution in the area around Qikiqtarjuaq, and resulted in a high 10-fold cross-validated predictive accuracy (Spearman correlations of rho-mud=.772, rho-sand=.712, rho-gravel=.578). Predictions of mud, sand, and gravel grain size fractions were subsequently combined into a Folk (1954) grain size classification, and were used in species distribution models to support conservation and management of marine resource development around Qikiqtarjuaq, Nunavut, Canada.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».