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Enregistrement W3174576076 · doi:10.3389/fmars.2021.669372

High-Resolution Vertical Habitat Mapping of a Deep-Sea Cliff Offshore Greenland

2021· article· en· W3174576076 sur OpenAlexaboutno aff
Loïc Van Audenhaege, Emmeline Broad, Katharine Hendry, Veerle A.I. Huvenne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020European Research CouncilEducation, Audiovisual and Culture Executive AgencyHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversiteit GentNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésHabitatEcho soundingBathymetryTerrainRemotely operated vehicleGeologySeabedOceanographyRemote sensingMarine protected areaGeographyEcologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in deep-sea exploration with underwater vehicles have led to the discovery of vertical environments inhabited by a diverse sessile fauna. However, despite their ecological importance, vertical habitats remain poorly characterized by conventional downward-looking survey techniques. Here we present a high-resolution 3-dimensional habitat map of a vertical cliff hosting a suspension-feeding community at the flank of an underwater glacial trough in the Greenland waters of the Labrador Sea. Using a forward-looking set-up on a Remotely Operated Vehicle (ROV), a high-resolution multibeam echosounder was used to map out the topography of the deep-sea terrain, including, for the first time, the backscatter intensity. Navigational accuracy was improved through a combination of the USBL and the DVL navigation of the ROV. Multi-scale terrain descriptors were derived and assigned to the 3D point cloud of the terrain. Following an unsupervised habitat mapping approach, the application of a K-means clustering revealed four potential habitat types, driven by geomorphology, backscatter and fine-scale features. Using groundtruthing seabed images, the ecological significance of the four habitat clusters was assessed in order to evaluate the benefit of unsupervised habitat mapping for further fine-scale ecological studies of vertical environments. This study demonstrates the importance of a priori knowledge of the terrain around habitats that are rarely explored for ecological investigations. It also emphasizes the importance of remote characterization of habitat distribution for assessing the representativeness of benthic faunal studies often constrained by time-limited sampling activities. This case study further identifies current limitations (e.g., navigation accuracy, irregular terrain acquisition difficulties) that can potentially limit the use of deep-sea terrain models for fine-scale investigations.

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)0,001
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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