Preferential habitats prediction in syngnathids using species distribution models
Notice bibliographique
Résumé
Syngnathids are considered as flagship species for marine conservation. Seahorses and pipefish are highly vulnerable to anthropogenic and environmental disturbances, but most species are currently considered Data Deficient by IUCN, requiring more biological and ecological research. Although syngnathids are well known for their unusual breeding biology, some aspects on the ecology of this family have rarely received attention. The knowledge on the factors governing syngnathids distribution is limited to some species and geographical regions. The present study is the first approach to predict syngnathid habitat preference in Spanish coasts, particularly in a marine National Park. In this study, Species Distribution Models (SDMs) were implemented to investigate the preferential habitat and distribution of the pipefish Syngnathus acus in Cíes Archipelago (Atlantic Islands of Galicia National Park, PNIA). Occurrence data of the species obtained from 2016 to 2018 surveys in PNIA were modeled as a function of bathymetric (depth, slope), substrate (sediment texture) and oceanographic (waves exposure) variables, using GAM, Random Forest and Maxent algorithms. From those SDMs, prediction models were built and the ensemble map of predictions was performed. The variables that most determined the distribution of the species were depth and wave exposure. The results of this study provide information on (1) habitat preference in the most dominant species in PNIA, the pipefish S. acus, towards sustainable management of this species in the National Park, and (2) predictive statistical tools for proper spatial conservation plans of this syngnathid species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».