Integrating benthic surveys and community analysis through image management: a case study from a biodiversity special area in the Lower St. Lawrence Estuary, Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.The Manicouagan peninsula in the lower St. Lawrence Estuary is under consideration as a marine conservation zone, notable for its rich productivity and species diversity. To assist with the evaluation of habitats, consumer‐level cameras and image management software were used to make data from different surveys readily available for ecological analyses. Surveys of habitats from sand shoals to the deep‐water channel were conducted at stations at depths from 5 to 320 m using both physical sampling and a towed camera sled. An image catalogue database was used to compile field photos of grab and dredge samples (infauna) with laboratory images (conserved specimens) and the underwater tow photos (epifauna and demersal species). Software tools were used to leverage photo metadata and embed record information, including date, station, coordinates, and taxonomic names into the catalogue. Browsing images and filtering for metadata proved to be an efficient means for validating identification and location data. Catalogue records were exported for archiving to a network geodatabase, and subsequently used in analyses of community composition. Multivariate analyses performed with data from underwater photos and benthic grabs suggested similar zones of communities, even as the groups of species used in the classifications differed between the two methods. Underwater photo surveys in conjunction with image cataloguing tools are suggested as a low‐cost complement to physical sampling for the investigation of benthic habitats and their communities while greatly expanding the total area sampled.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».