Species distribution models for deep-water coral habitats that account for spatial uncertainty in trap-camera fishery data
Notice bibliographique
Résumé
Bottom-contact fisheries present risks to vulnerable marine ecosystems (VMEs) such as deep-water coral and sponge communities. Managing these risks requires better knowledge about VME spatial distribution within fishing areas. In this paper, we develop predictive species distribution models for alcyonacean (Order Alcyonacea) corals at SGaan Kinghlas-Bowie Seamount (SK-B) in British Columbia, Canada, based on direct presence/absence observations obtained from deep-water cameras attached to commercial fishing gear. We obtained in situ presence/absence observations of deep-water corals (Order Alcyonacea, Order Antipatharia, Order Pennatulacea, Family Stylasteridae) and sponges (Class Hexactinellida, Class Demospongiae) at 124 locations during commercial fishing trips at the SK-B marine protected area. We developed species distribution models for alcyonacean corals at SK-B and compared the performance of models using 4 different estimators of trap landing position (surface drop position and 3 Bayesian estimators) to account for spatial uncertainty in observation locations. We found that the different estimators for landing position affected variable selection, model performance, and model predictions. The best-fitting models using the 4 different landing position estimators had mean AUC values ranging from 0.71 to 0.78 and maximum kappa values ranging from 0.36 to 0.47. This study demonstrates how collaborative research surveys with commercial fisheries can provide fine-scale spatial data for coral and sponge habitat mapping using an approach that is scalable for benthic habitat risk assessment for large, possibly remote, areas where fisheries operate.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».