DFO Quebec Region Invertebrate assemblages and submerged aquatic vegetation in coastal areas of the St. Lawrence Estuary and Gulf (north shore) using a drop photo camera system.
Notice bibliographique
Résumé
This dataset is derived from analyses of photo samples obtained by deploying drop camera photo (DCP) systems conducted during various research surveys in coastal areas of the north shore of the St. Lawrence Estuary and the Gulf between Portneuf-sur-Mer and Sept-Îles between June and October of 2019 to 2022. It contains 4866 species occurrence data of 109 different taxa for epibenthic invertebrates and submerged aquatic vegetation (including algae) at depths ranging from 0 to more than 50 meters. Additional information about this dataset is available in the “Method step description” section. The research surveys were undertaken by the Department of Fisheries and Oceans Canada as part of the baseline program of the Ocean Protection Plan. This initiative aims to acquire environmental baseline data contributing to the characterization of important coastal areas and to support evidence-based assessments and management decisions for preserving marine ecosystems. Data acquired during the research surveys additionally include: 1) fish and invertebrate species occurrence data derived from analyses of video samples collected using a stereoscopic baited remote underwater camera video systems (stereo-BRUVs) 2) fish and invertebrates catch data from beam trawl sampling (occurrence and catch weights by species), 3) substrate classification based on drop camera samples, 4) oceanographic measurements of the water column from Seabird 19plus V2 profiling CTD (conductivity, temperature, depth, photosynthetic active radiation, pH, dissolved oxygen), 5) nutrients (NO2, NO3, NH4, PO4, SiO3) and dissolve organic carbon (DOC) concentrations, and 6) current speed and direction from tilt meters. The datasets of the first two elements will also be available as independent datasets on the OBIS/GBIF portal. To obtain data from items 3-6 and/or biological data collected on fish and invertebrate taxa, please contact David Lévesque or Marie-Julie Roux. // Ce jeu de données provient des analyses d’échantillons photos issus des déploiements de systèmes de caméras photo déposés (CPD) effectués lors de divers relevés en milieux côtiers sur la rive nord de l'estuaire et du golfe du Saint-Laurent entre Portneuf-sur-Mer et Sept-Îles, entre juin et octobre, de 2019 à 2022. Il contient les données de 4866 occurrences de 109 taxons d'invertébrés épibenthiques et de végétation aquatique submergée (y compris les algues) observés à des profondeurs allant de 0 à plus de 50 mètres. Des renseignements additionnels concernant ce jeu de données sont disponibles dans la section « Description des étapes méthodologiques ». Les relevés scientifiques ont été réalisés dans le cadre du Programme sur les données environnementales côtières de référence de Pêches et Océans Canada et du Plan de protection des océans. Cette initiative vise à acquérir des données environnementales de base qui contribuent à la caractérisation des zones côtières d’importance en soutient aux évaluations fondées sur des preuves ainsi que la prise de décisions de gestion afin de préserver les écosystèmes marins. Les données acquises lors des relevés comprennent aussi : 1) les données d’occurrence des taxons de poissons et invertébrés observés dans des échantillons vidéo provenant de systèmes de caméras vidéo stéréoscopiques appâtés (CVSA), 2) les données de capture de poissons et invertébrés dans un chalut à perche (occurrence et poids des captures des différents taxons), 3) la classification du substrat benthique basée sur les déploiements du système de caméras photos déposé, 4) des mesures océanographiques de la colonne d'eau d’un CTD Seabird 19plus V2 type profilage (conductivité, température, profondeur, rayonnement photosynthétique actif, pH, oxygène dissous), 5) les concentrations de nutriments (NO2, NO3, NH4, PO4, SiO3) et carbone organique dissous (DOC) et 6) la vitesse et la direction du courant mesurées par des inclinomètres. Les jeux de données des deux premiers éléments seront également disponibles en tant que jeux de données indépendants sur le portail OBIS/GBIF. Pour obtenir les données des éléments 3 à 6 et/ou les données biologiques récoltées sur différents taxons de poissons et invertébrés, veuillez contacter David Lévesque ou Marie-Julie Roux.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».