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Enregistrement W4404292687 · doi:10.1139/cjfas-2023-0326

Hierarchical modelling of epibenthic communities on the Scotian Shelf and Gulf of Maine (Atlantic Canada) in support of conservation planning

2024· article· en· W4404292687 sur OpenAlexafffundvenueabout
Francisco Javier Murillo, Benjamin Weigel, Donald W. Clark, Ellen Kenchington

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaFisheries and Oceans Canada
Mots-clésOceanographyFisheryGeographyMarine protected areaEcologyHabitatBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identification of ecologically significant units at different spatial scales is essential for management of biodiversity attributes. This case study illustrates a coupled methodological approach to delineate benthic habitats and associated assemblages at different spatial scales. Two complementary analyses were employed based on the occurrences of 99 epibenthic invertebrate species in Atlantic Canada, sampled during depth-stratified random trawl sets. To identify epibenthic assemblage types, isometric feature mapping and partitioning around medoids (ISOPAM) was used in combination with a joint species distribution model (JSDM), which also produced continuous distribution surfaces across the spatial domain. ISOPAM identified nine significantly spatially coherent assemblages (biotopes) at spatial scales of hundreds of meters to hundreds of kilometers, with associated diagnostic species. Those assemblages were closely matched by eight regions of common profile using the JSDM, indicating strong environmental influences on their distributions. These smaller-scale assemblages were grouped into three biophysical units. The results from the JSDM were validated with independent data showing good congruence. This indicates that the spatial units ascribed to identified assemblages are robust and suitable for marine spatial planning and monitoring.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,426

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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