MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2982165667 · doi:10.4095/305854

Modeling distributions of cold-water corals in the Newfoundland and Labrador region using MaxEnt

2017· report· en· W2982165667 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren Gullage, Evan Edinger, Rodolphe Devillers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species distribution models (SDMs) are increasingly used in ecology and conservation to predict species distributions based on benthic habitat requirements. SDMs help when designing conservation approaches for regions lacking detailed data on species requiring protection; however, such approaches are limited by the quality of the training data, and by the modeling approaches used. In order to support the design of marine protected areas that can protect cold-water corals and sponges in the Newfoundland and Labrador region, Eastern Canada, we used MaxEnt to model the distributions of 19 coral species belonging to four functional groups: large gorgonians, small gorgonians, sea pens, and soft corals. Coral distribution data from 2004-2011, obtained from the Department of Fisheries and Oceans Canada (DFO) multi-species trawl surveys, were used to generate SDMs. These data encompass the south coast of Newfoundland, the Grand Banks, the Flemish Pass, Northeast Newfoundland Shelf, and Labrador shelf to 60N. Environmental datasets used to generate models included: GEBCO bathymetry, six terrain attributes derived from bathymetry, bottom temperature and salinity, and surface chlorophyll A concentrations. Modeled distributions predicted greatest coral abundance along the continental shelf break and upper slope throughout the region. When analyzed at the functional group level, large gorgonians were predicted to be most abundant off northern Labrador, off the central Labrador shelf, and in parts of the SW Grand Banks. Small gorgonian distributions were most concentrated along the Labrador Shelf break, the NE Newfoundland Shelf break, as well as along the shelf break of the SW Grand Banks. Sea pen distributions were greatest along the SW Grand Banks and the south coast, particularly within the Laurentian Channel. In contrast, soft corals were most abundant on the bank tops. Agreement between observed and modeled distributions was assessed using area under the curve (AUC), true skill statistics (TSS), and comparisons with independent datasets. Findings consistently illustrated high model accuracy (e.g. AUC >0.9). Analysis of predicted distributions at the species level found large differences among species within functional groups, particularly among the large gorgonians. Results indicate that coral functional groups based on taxonomy do not group species sharing similar environmental preferences, and that SDMs should instead be performed on individual species of interest. Furthermore, previous models for the region based upon Random Forest modeling have predicted sponge and coral habitats extend into deep water areas of the continental rise. Our study does not confirm those predictions, and limited knowledge of the bathyal and abyssal depths in these regions do not suggest appropriate bottom types for these species. In contrast, our results predict coral distributions are concentrated along the continental slope and shelf break, having a high level of agreement with the training dataset, and with predicted global distributions of the same taxa. Our models suggest that conservation efforts for corals should be concentrated at the shelf-break and upper continental slope, where they are known to occur, rather than in deep-water areas where they might occur, and where there are fewer competing human uses than on the shelf break and upper slope.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpecies Distribution and Climate Change→Travaux en français237 207→