Spatial distribution of benthic flora and fauna of coastal placentia bay, an ecologically and biologically significant area of the island of newfoundland, atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Coastal habitats have the potential to be biodiversity hotspots that provide important ecosystem services, but also hotspots for human development and exploitation. Continued use of coastal ecosystem services requires establishing baselines that capture the present state of the benthos. This study employs habitat mapping to establish a baseline describing the spatial distribution of benthic organisms along the western coast of Placentia Bay, an Ecologically and Biologically Significant Area (EBSA) in Newfoundland, Canada. The influence of seafloor characteristics on the distribution of four dominant epifaunal assemblages and two macrophyte species were modelled using two machine learning techniques: the well-established Random Forest and the newer Light Gradient Boosting Machine. When investigating model performance, the inclusion of fine-scale (<1 m) substrate information from the benthic videos was found to consistently improve model accuracy. Predictive maps developed here suggest that the majority of the surveyed areas consisted of a species-rich epifaunal assemblage dominated by ophiuroids, porifera, and hydrozoans, as well as prominent coverage by Agarum clathratum and non-geniculate crustose coralline algae. These maps establish a baseline that enables future monitoring of Placentia Bay’s coastal ecosystem, helping to conserve the biodiversity and ecosystem services this area provides.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».