Evaluating Rockfish Conservation Areas in Southern British Columbia, Canada using a Random Forest Model of Rocky Reef Habitat
Notice bibliographique
Résumé
We developed a rockfish habitat model to evaluate a network of Rockfish Conservation Areas (RCAs) implemented by Fisheries and Oceans Canada to reverse population declines of inshore Pacific rockfishes (Sebastes spp.). We modeled rocky reef habitat in all nearshore waters of southern British Columbia (BC) using a supervised classification of variables derived from a bathymetry model with 20 m^2 resolution. We compared the results from models at intermediate (20 m^2) and fine (5 m^2) resolutions in five test areas where acoustic multibeam echosounder and backscatter data were available. The inclusion of backscatter variables did not substantially improve model accuracy. The intermediate-resolution model performed well with an accuracy of 75%, except in very steep habitats such as coastal inlets; it was used to estimate the total habitat area and the percent of rocky habitat in 144 RCAs in southern BC. We also compared the amount of habitat estimated by our 20 m^2 model to the 100 m^2 management model used to designate the RCAs and found that a slightly lower proportion of habitat (18% vs 20%) but a considerably smaller area (400 km^2 vs 1370 km^2) is protected in the RCAs, likely as a result of the poor resolution of the original model. Empirically derived maps of important habitats, such as rocky reefs, are necessary to support effective marine spatial planning and to design and evaluate the efficacy of management and conservation actions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».