Spatio-temporal mapping of neritic benthic assemblages in sub-Arctic marine ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Marine benthic assemblages tend to express spatio-temporal patterns, but mapping of benthic environments rarely addresses temporal aspects. To understand the spatial distribution of benthic assemblages, in situ samples (ground-truthing)—often using image and/or video data—can be combined with spatially continuous acoustic layers to predict full-coverage maps. However, most studies are built from a single ground-truthing event, making these maps a simple snapshot of the distribution of organisms without temporal variability. To address this limitation, we recorded seasonal benthic video of a sub-Arctic Bay in Newfoundland and Labrador, Canada, to describe the spatio-temporal changes that occurred in benthic communities across seasons. Biotic assemblage data were associated with environmental data layers derived from previously collected bathymetry and backscatter data to predict spatially continuous season-specific community maps. The predicted assemblages exhibited seasonal variability, reflecting differences in densities and locations of individual species. The most pronounced assemblage change was driven by the widespread disappearance of the most abundant species, the fuzzy sea cucumber Psolus cf. phantapus, in fall and winter. This species reduced in density from a peak of 2.955 m-2 in spring to <0.02 m-2 over fall and winter. The importance of the environmental data layers in explaining the difference between the assemblages varied across seasons despite these input layers being static. Without the incorporation of spatio-temporal dynamics into community studies, entire species can be missed or misrepresented. Capturing the natural fluctuations of sub-Arctic coastal ecosystems will be crucial in the early detection of perturbations caused by climate change.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».