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Enregistrement W2982106744 · doi:10.4095/305879

Using the benthoscape approach in an offshore marine protected area - a case study on St. Ann's Bank (Atlantic Canada)

2017· report· en· W2982106744 sur OpenAlexaboutno aff
Myriam Lacharité, Craig J. Brown, Vicki Gazzola

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarine pipelineOceanographyFisheryGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The establishment of multibeam echosounders (MBES) as a mainstream tool in ocean mapping has facilitated integrative approaches towards nautical charting, benthic habitat mapping, and seafloor geotechnical surveys. The inherent bathymetric and backscatter information generated by MBES enables marine scientists to present highly accurate bathymetric data with a spatial resolution closely matching that of terrestrial mapping. A range of post-processing approaches can generate customized thematic seafloor maps to meet multiple ocean management needs, thus extracting maximum value from a single survey data set. Applying objective segmentation methods when analyzing backscatter data collected using a variety of multibeam echo sounder systems from a study can pose challenges due to the non-calibrated nature of the sounders. The lack of backscatter calibration, due for example, to system-specific settings and characteristics of the water column during acquisition, yield relative rather than absolute values. This hinders the creation of habitat maps if multiple, non-overlapping surveys are available. Here, we first describe an approach using object-based image analysis and supervised classification to combine 4 non-overlapping and uncalibrated MBES coverages to form a seamless habitat map on St. Ann's Bank (Atlantic Canada), a proposed marine protected area hosting a diversity of benthic habitats. The benthoscape map was produced by analysing each coverage independently with supervised classification (kk-nearest neighbour) of image-objects based on a common suite of 6 benthoscape classes (determined with 4164 ground-truthing photographs at 61 stations, and characterized with backscatter, bathymetry, and bathymetric position index). Manual re-classification based on uncertainty in membership values to individual classes - especially at the boundaries between coverages - was used to build the final benthoscape map. We then propose how this thematic map can be used to support ocean management, in particular by examining the potential role of organism-landscape relationships when framing conservation strategies. Given the costs and scarcity of MBES surveys in offshore marine ecosystems - particularly in large ecosystems in need of adequate conservation strategies, such as in Canadian waters - developing approaches to synthesize multiple datasets to meet management needs is warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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