Comparison of approaches for modelling submerged aquatic vegetation in the Toronto and Region Area of Concern
Notice bibliographique
Résumé
In freshwater aquatic ecosystems, submerged aquatic vegetation (SAV) is critical habitat for may fish species and provides a variety of ecosystem services including nutrient filtration and substrate stabilization. Characterizing habitats and assessing their suitability for fish and other aquatic and terrestrial organisms is an important component of delisting efforts in the Toronto and Region Area of Concern (AOC). The primary objective of this study was to develop a spatial model for SAV within the AOC. A variety of modelling options were explored with a two stage random forest model identified as the most accurate approach; a two stage boosted regression tree model yielded comparable accuracy but was more complicated and processing intensive to implement. The final models for presence (modelled first) and SAV percent cover (applied only where the presence model predicted SAV to occur) incorporated directionally weighted wind fetch, water depth, and clarity (Secchi depth) with relatively high predictive accuracy (87.1% for presence). When applied across the AOC, SAV was primarily found to occur within the Central Waterfront, particularly adjacent to and among the Toronto Islands. Outside of this area, SAV was generally sparse and confined to areas that were protected from wind and wave action from Lake Ontario. Future habitat creation and remediation efforts should therefore focus on creating habitat conducive to SAV establishment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».