Application of machine learning to identify predators of stocked fish in<scp>Lake Ontario</scp>: using acoustic telemetry predation tags to inform management
Notice bibliographique
Résumé
Understanding predator-prey interactions and food web dynamics is important for ecosystem-based management in aquatic environments, as they experience increasing rates of human-induced changes, such as the addition and removal of fishes. To quantify the post-stocking survival and predation of a prey fish in Lake Ontario, 48 bloater Coregonus hoyi were tagged with acoustic telemetry predation tags and were tracked on an array of 105 acoustic receivers from November 2018 to June 2019. Putative predators of tagged bloater were identified by comparing movement patterns of six species of salmonids (i.e., predators) in Lake Ontario with the post-predated movements of bloater (i.e., prey) using a random forests algorithm, a type of supervised machine learning. A total of 25 bloater (53% of all detected) were consumed by predators on average (± S.D.) 3.1 ± 2.1 days after release. Post-predation detections of predators occurred for an average (± S.D.) of 78.9 ± 76.9 days, providing sufficient detection data to classify movement patterns. Tagged lake trout Salvelinus namaycush provided the most reliable classification from behavioural predictor variables (89% success rate) and was identified as the main consumer of bloater (consumed 50%). Movement networks between predicted and tagged lake trout were significantly correlated over a 6 month period, supporting the classification of lake trout as a common bloater predator. This study demonstrated the ability of supervised learning techniques to provide greater insight into the fate of stocked fishes and predator-prey dynamics, and this technique is widely applicable to inform future stocking and other management efforts.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».