Natural history footage provides new reef fish biodiversity information for a pristine but rarely visited archipelago
Notice bibliographique
Résumé
There remain parts of our planet that are seldom visited by humans, let alone scientists. In such locations, crowd-sourced or citizen scientist data can be critical in describing biodiversity and detecting change. Rangitāhua, the Kermadec Islands, are 750 km from the nearest human-habitation. Although our knowledge of this near pristine location has increased with recent biodiversity expeditions, we still lack comprehensive understanding of the marine biodiversity surrounding the islands. In 2015, professional underwater videographers were commissioned to produce a nature documentary focused on Rangitāhua's reefs. We strategically surveyed the raw documentary video and examined how biodiversity estimates differed from traditional scientific surveys. We uncovered three new fish species records for Rangitāhua, extending the known distribution for each species, two of which are also new records for New Zealand waters. Comparison of documentary video footage with scientific survey methods showed that estimates of reef fish species richness from the documentary video were similar to stationary surveys, but lower than non-stationary surveys. Moreover, all survey methods, including documentary video, captured different fish assemblages, reflecting each method's particular bias. Overall, we provide a proof-of-concept for how collaborations between scientists and professional natural historians, such as videographers and photographers, can provide valuable biodiversity information.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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 ».