Comparing the performance of three common species distribution modelling frameworks for freshwater environments through application to eel species in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Globally, many freshwater species are depleting and require population-level assessments. Many species distribution modelling frameworks are available for such assessments, but comparisons are needed to understand their predictive performance under different settings. K-fold cross-validation techniques were employed to compare the performance of three commonly used frameworks: machine learning, spatiotemporal modelling, and Gaussian process (GP) modelling. Through application to New Zealand populations of longfin eel ( Anguilla dieffenbachii) and shortfin eel ( Anguilla australis), area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and true skill statistic (TSS) model performance metrics were estimated. All modelling frameworks produced approximately consistent distribution maps but differed in predictive performance. AUC and TSS results indicated that model predictions from the spatiotemporal modelling framework were the most accurate, followed by GP modelling. However, all modelling frameworks performed similarly when training and test data were spatially independent. In addition to having the best predictive performance, the spatiotemporal modelling framework showed the greatest promise for advancement in population-level assessment and is therefore recommended. The results are useful for freshwater ecologists and resource managers to make informed decisions on the appropriateness of a modelling framework for their research objective.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».