Developing the first binational dreissenid mussel biomass map for Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Dreissena rostriformis bugensis and Dreissena polymorpha , collectively known as dreissenid mussels, were first documented in Lake Erie nearly 40 years ago and continue to strongly impact ecosystem structure and function. Recently, dreissenids have been recognized as the primary regulator of phosphorus dynamics in the Great Lakes, potentially reducing external phosphorus load management strategies. To evaluate the extent that dreissenids may modulate phosphorus dynamics and assess the effectiveness of external load management strategies, ecosystem models need to adequately represent spatial patterns of dreissenid biomass densities. Assessment of dreissenid populations in the Great Lakes are complicated by their vast size, as well as the heterogeneity and stochastic nature of critical physical variables that shape habitat suitability (e.g., depth, hypoxia, substrate type, and benthic shear stress). We used observations from a 2019 benthic survey and 10-fold cross validation to assess spatial prediction methods to create a spatially explicit data layer representing dreissenid biomass in Lake Erie, including inverse distance weighting, nearest neighbour, depth binned average, random forest, generalized linear, and general additive models. A random forest spatial prediction approach produced the best predictive surface for dreissenid biomass in Lake Erie. The estimated spatial pattern of dreissenid biomass may be used in nutrient modeling exercises across Lake Erie to improve estimates of dreissenid impacts on biogeochemistry and lower food web productivity. This work also provides insight for potential sampling design improvements for benthic surveys in future years that could help refine the predictive capacity of the developed spatial prediction framework.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».