Deep learning habitat modeling for moving organisms in rapidly changing estuarine environments: A case of two fishes
Notice bibliographique
Résumé
Modeling the spatial distribution of mobile organisms under rapidly changing environmental conditions is a challenging endeavor that has to be undertaken whenever the impacts of alterations have to be assessed in dynamic scenarios. We modeled habitat suitability for Lake sturgeon ( Acipenser fulvescens ) and White perch ( Morone americana , both had have been followed by hydro-acoustic telemetry) in an estuarine river section with rapidly changing tidal and hydrodynamic conditions using deep feed-forward Artificial Neural Networks (ANN). Descriptors used were of many types: intrinsic features (species, sexual maturity and gender, and individual character), terrain features, hydraulic and tidal conditions, and time. A set of ANN models with varying degree of complexity, in terms of their number of hidden layers, number of nodes per layers, and regularization parameters, were tried and evaluated using cross-validation. The best model has three layers with 100, 50, and 20 nodes and classified 94.0 % of observations as presence (and 60.6 % of pseudo absences as absences, overall correct classification: 77.3 % ) during the trials. The study highlights that tidal and hydraulic models, coupled with acoustic telemetry and machine learning, can be used to predict the spatial distribution of mobile organisms even in extremely variable ecosystems such as estuaries .
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».