Data from: Effects of changing ocean temperatures on ecological connectivity among marine protected areas in northern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains spatial layers from the analysis in Friesen et al (2021). See "Related Publication". Our objective was to assess how ecological connectivity between MPAs may shift with projected seasonal ocean temperature changes in the Northern Shelf Bioregion in British Columbia, Canada. We used benthic temperature outputs from a regional ocean model of the British Columbia continental margin. These model outputs cover a hindcast simulation (1981-2010) and a future climate projection based on the RCP8.5 scenario (2041-2070). To generate the input layers for the analysis, we first calculated mean seasonal temperatures for each pixel in the two time periods. We also subtracted the hindcast temperature value from the projected future temperature value to determine temperature change, then averaged temperature change across the pixels intersecting each MPA. Second, we modelled suitable habitats for each time period and season based on the adult environmental preferences of two case study species: Metacarcinus magister (Dungeness Crab) and Sebastolobus alascanus (Shortspine Thornyhead). Third, we generated resistance surfaces for each time period and season using the adult environmental preferences of the two case study species. Fourth, we identified MPAs that contained suitable habitats and defined those as network nodes for the connectivity analyses. Once the analysis input layers were generated, we applied least-cost and circuit theory-based tools to identify potential linkages between MPAs via adult movement and compare MPA interconnectedness between the two time periods. Specifically, we used Linkage Mapper to generate least-cost corridors and Pinchpoint Mapper to conduct a seascape-level analysis simulating random exploratory movements within the network. This repository contains the layers from each step of this analysis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,008 |
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 ».