Modelled spatial predictions of the distribution and density of Antarctic krill in the South Scotia Sea between 2011-2020
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains gridded spatial predictions of the distribution and density of Antarctic krill (Euphausia superba) in the South Scotia Sea, specifically within Subarea 48.2 of the Convention for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources (CCAMLR). Both year-specific and decadal mean predictions are provided across years 2011-2020. All predictions were generated from a two-part hurdle model which used input data from (i) a spatially and temporally consistent acoustic krill survey around the South Orkney Islands and (ii) year-specific environmental covariates. The first hurdle model component was a binomial Generalized Additive Model (GAM) fitted to binary presence-absence krill data which predicts the probability of krill presence. The second component was a Gaussian GAM fitted to non-zero krill data which predicts krill density. Finally, these components were combined to identify where krill were both likely to be present and occur at high densities. Full model details are given in the associated publication. This dataset provides the spatial predictions generated from the binomial GAM, Gaussian GAM, and their combined product. Funding: PNT, SF and JJF were supported by the British Antarctic Survey's National Capability Antarctic Logistics and Infrastructure programme CONSEC, supported by the Natural Environment Research Council, a part of UK Research and Innovation.; VW-E and JJF were supported by the Pew Charitable Trusts under grant PA00034295. The South Orkney Islands acoustic trawl survey is part of the ongoing Norwegian Institute of Marine Research (IMR) project KRILL (p.no. 14246), which is supported by the Norwegian Research Council (NFR grant 222798), the Norwegian Ministry of Foreign Affairs, and IMR.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».