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Enregistrement W3217263772

Kelp-urchin dynamics: stability and thresholds for phase shifts in Newfoundland and the Gulf of St. Lawrence

2020· dissertation· en· W3217263772 sur OpenAlexaboutno aff
Anne P. St‐Pierre

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKelpKelp forestSea urchinAerial imagerySatellite imageryEcologyGeographyRemote sensingEnvironmental scienceFisheryBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In eastern Canada, studies of kelp-urchin systems have been generally restricted to small spatial (few 100s m²) and temporal (<5 years) extents by the traditional scuba-based monitoring techniques employed. Investigation of the drivers of kelp distribution over multiple spatiotemporal scales (including broad spatial [<km²] and temporal [years] extents) and in regions poorly studied is key to assessing the stability of these systems and understanding regional specificities of kelp dynamics across eastern Canada. This thesis investigates the factors controlling kelp distribution and the stability of kelp-urchin systems in southeastern Newfoundland (SEN) and the northern Gulf of St. Lawrence (nGSL) over multiple spatiotemporal scales by applying traditional and novel techniques. In a scuba-based manipulative field experiment in SEN, no significant effect of urchin density was observed on the rate of kelp bed destruction from urchin grazing, suggesting that the minimal urchin density required to maintain destructive feeding on kelp beds may be equal to the lowest density tested (88 urchins·m⁻²) or lower. The suitability of remote sensing and geographic information system (GIS) approaches for mapping kelp in the nGSL was assessed by comparing three image classification methods applied to aerial and satellite imagery. Supervised classification of satellite imagery (89% accuracy) and visual classification of aerial imagery (90% accuracy) were the best methods. Visually classified imagery from the nGSL was used to compute spatial pattern metrics quantifying kelp distribution patterns. These metrics showed that kelp distribution is not uniform, as kelp patches exhibited considerable variation in size and geometric complexity. Kelp presence was negatively correlated with depth, urchin density, and exposure to waves. Investigation of kelp distribution patterns from imagery acquired in six years between 1983 and 2016 in the nGSL revealed an increase in kelp cover since 1999. Harsh oceanographic conditions in late winter and spring were correlated with decreased kelp cover and smaller, more numerous kelp patches. Kelp patches persisting through time were more frequent in shallow areas. Overall, this thesis increases knowledge of scale dependency in the drivers of kelp distribution in eastern Canada. It speaks to the importance of exploring multiple scales to understand, predict, and mitigate changes in in kelp-urchin systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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