Peer Review #3 of "Exploring spatial nonstationary environmental effects on Yellow Perch distribution in Lake Erie (v0.2)"
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global regression models under an implicit assumption of spatial stationarity were commonly applied to estimate the environmental effects on aquatic species distribution.However, the relationships between species distribution and environmental variables may change among spatial locations, especially at large spatial scales with complicated habitat.Local regression models are appropriate supplementary tools to explore species-environment relationships at finer scales.Method: We applied geographically weighted regression (GWR) models on Yellow Perch in Lake Erie to estimate spatially-varying environmental effects on the presence probabilities of this species.Outputs from GWR were compared with those from generalized additive models (GAMs) in exploring the Yellow Perch distribution.Local regression coefficients from the GWR were mapped to visualize spatially-varying species-environment relationships.K-means cluster analyses based on the t-values of GWR local regression coefficients were used to characterize the distinct zones of ecological relationships.Results: GWR resulted in a significant improvement over the GAM in goodness-of-fit and accuracy of model prediction.Results from the GWR revealed the magnitude and direction of environmental effects on Yellow Perch distribution changed among spatial locations.Consistent species-environment relationships were found in the west and east basins for adults.The different kinds of speciesenvironment relationships found in the central management unit implied the variation of relationships at a scale finer than the management unit.Conclusions: This study draws attention to the importance of accounting for spatial nonstationarity in exploring species-environment relationships.The GWR results can provide support for identification of unique stocks and potential refinement of the current jurisdictional management unit (MU) structure toward more ecologically relevant MUs for the sustainable management of Yellow Perch in Lake Erie.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,238 | 0,084 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».