Environmental Features Associated With At‐Sea Sightings of Snow Petrel <i>Pagodroma nivea</i> in East Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
) and its marine habitat use-especially in East Antarctica. To better understand what drives Snow Petrel presence within this region, we modeled vessel-based observations of the Snow Petrel against remotely sensed environmental data using binomial generalized additive models (GAMs). Throughout the 16-year study period (1991-2006), Snow Petrel presence was associated with areas exhibiting shallower bathymetry, increasing sea-ice coverage, decreasing sea-surface height, and increasing wind speed. We then used a subset of the Snow Petrel data to generate a population density map and compare model outputs when data recording methods differ. Specifically, we tested how outputs change when inputs are binomial (presence/absence) versus when inputs include count and effort data. The outputs from both effort-quantified and presence/absence models identified similar environmental drivers of Snow Petrel presence. However, the effort-quantified models were more robust, yielding higher deviance explained values and narrower confidence intervals around the environmental variables associated with Snow Petrel presence. Snow Petrel interactions with the tested environmental variables may be driven by associated biological processes-specifically, foraging strategies that target niche areas of high biological productivity in the Southern Ocean. Our study provides an important baseline to compare the likely future distribution of Snow Petrels under different climate change scenarios.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».