Comprehensive marine substrate classification applied to Canada’s Pacific shelf
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Maps of bottom type are essential to the management of marine resources and biodiversity because of their foundational role in characterizing species' habitats. They are also urgently needed as countries work to define marine protected areas. Current approaches are time consuming, focus largely on grain size, and tend to overlook shallow waters. Our random forest classification of almost 200,000 observations of bottom type is a timely alternative, providing maps of coastal substrate at a combination of resolution and extents not previously achieved. We correlated the observations with depth, depth-derivatives, and estimates of energy to predict marine substrate at 100 m resolution for Canada's Pacific shelf, a study area of over 135,000 km2. We built five regional models with the same data at 20 m resolution. In addition to standard tests of model fit, we used three independent data sets to test model predictions. We also tested for regional, depth, and resolution effects. We guided our analysis by asking: 1) does weighting for prevalence improve model predictions? 2) does model resolution influence model performance? And 3) is model performance influenced by depth? All our models fit the build data well with true skill statistic (TSS) scores ranging from 0.56 to 0.64. Weighting models with class prevalence improved fit and the correspondence with known spatial features. Class-based metrics showed differences across both resolutions and spatial regions, indicating non-stationarity across these spatial categories. Predictive power was lower (TSS from 0.10 to 0.36) based on independent data evaluation. Model performance was also a function of depth and resolution, illustrating the challenge of accurately representing heterogeneity. Our work shows the value of regional analyses to assessing model stationarity and how independent data evaluation and the use of error metrics can improve understanding of model performance and sampling bias.
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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) | 0,003 | 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 découle