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Enregistrement W3127120576 · doi:10.17632/cv7x3yjnbj.1

Species Distribution Modelling and Kernel Density Analysis of Benthic Ecologically and Biologically Significant Areas (EBSAs) and Other Benthic Fauna in the Maritimes Region

2020· article· en· W3127120576 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zoneFaunaEcologyGeographyDistribution (mathematics)Kernel density estimationEnvironmental scienceBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present input data and output maps for random forest species distribution models and kernel density estimation (KDE)-derived significant areas for benthic Ecologically and Biologically Significant Areas (EBSAs) and other benthic taxa in Fisheries and Oceans Canada’s Maritimes Region: Horse Mussel (Modiolus modiolus) Beds, Stalked Tunicate Fields, Sand Dollar Beds, Soft Coral Gardens, and Flabellum cup corals. Using a suite of sixty-six environmental variables derived from various sources and native spatial resolutions (available at DOI: 10.17632/34hhtjyyd3.1), random forest was employed to predict the probability of occurrence and biomass distribution of these taxa using data collected from DFO multispecies trawl surveys, DFO scallop stock assessment surveys, and targeted in situ benthic camera and/or video surveys. Random forest presence-absence models had excellent predictive capacity, with cross-validated Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) values ranging from 0.868 to 0.965. Significant concentrations (as defined by KDE) of these taxa are considered conservation priorities in the Scotian Shelf Bioregional Marine Protected Area (MPA) Network Design Strategy, and are currently being used in exploratory conservation planning analyses. Data include KDE polygons and associated position of trawl sets used to delineate the polygons, presence/absence and biomass data used for the random forest analyses, and the random forest model outputs and areas of extrapolation in GIS format. Please refer to the following citation for additional details on the data: Beazley, L., Kenchington, E., and Lirette, C. 2017. Species Distribution Modelling and Kernel Density Analysis of Benthic Ecologically and Biologically Significant Areas (EBSAs) and Other Benthic Fauna in the Maritimes Region. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. 3204: vi + 159p.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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