Seasonal variation in marine bird distribution in the northeast Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Human activities have profound influences on marine ecosystems. Marine birds are particularly sensitive to these impacts and, given their ease of observation and diverse life histories, often represent good indicators of ecosystem health. Conserving marine birds and their ecosystems requires robust predictions of species distribution to help mitigate human disturbance in areas where large aggregations of diverse species occur. We modelled variation in marine bird species diversity (Shannon-Wiener Index) and taxonomic family level probability of occurrence to map the intensity and extent of highly diverse ‘hotspots’ in Canada’s Pacific Exclusive Economic Zone. To do so, we paired 20 yr of survey data from the North Pacific Pelagic Seabird Database (1997-2017) and remote sensing data describing marine conditions and local geography (sea surface temperature, chlorophyll a, bathymetry, distance to shore, and benthic substrate type). These data were used to illustrate how seasonality within years and the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) across years influenced spatial patterns in diversity. Hotspots were most persistent in Hecate Strait, off the west coast of Vancouver Island, and surrounding the Scott Islands in most seasons. Changes in hotspot locations and intensity were observed across seasons and within season under varying ENSO conditions. Our results provide a template for mapping marine species distribution for the purpose of identifying hotspots of diversity, and thereby facilitate planning to minimize harmful impacts in highly diverse and dynamic systems.
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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 | 0,000 | 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 ».