Measuring the Spatial Structure of Seaweed Habitats in a Changing Environment: Implication for the Food Web
Notice bibliographique
Résumé
Kelp beds around the globe are shifting towards shorter, bushier seaweeds which have a radically different spatial structure. This is particularly true for the Gulf of Maine where invasive seaweeds have come to dominate habitats to change the visual landscape. In parallel, populations of inhabitant species (meso-invertebrates), those that are at the base of the food web, are exploding. Most metrics for habitat architecture are based on two dimensional measurements, but habitats are three dimensional. To understand how invasive seaweeds change the three-dimensional biological structure of seaweeds, we developed a new method (Spherical Space Analysis) for characterizing their spatial structure using sampled specimens. This method characterizes the three dimensional volume distribution by size of interstitial spaces for three of seaweeds. This method was then used to predict the ecological function of the novel seaweed habitat using abundances and size ranges of meso-invertebrates from sampled seaweeds. Spherical space analysis provides a mechanism for understanding how the spatial architecture of a seaweed environment mediates the network of feeding interactions occurring within it. This has implications for food webs and restoration efforts. Presenter Bio Colin Ware Colin Ware is a member of the Center for Coastal and Ocean Mapping and Director of the Data Visualization Research Lab. Dr. Ware's position is split between the Ocean Engineering and Computer Science Departments. Dr. Ware has a background in human/computer interaction (HCI) and has been instrumental in developing a number of innovative approaches to the interactive 3-D visualization of large data sets. As a founding member of the University of New Brunswick Ocean Mapping Group, Dr. Ware designed many of the algorithms and interactive techniques that were that were incorporated into Fledermaus, a 3D visualization package and into CARIS HIPS, the most commonly used commercial hydrographic processing package. Jenn Dijkstra Dr. Jenn Dijkstra is a Research Assistant Professor in The School of Marine Science and Ocean Engineering and the Center for Coastal and Ocean Mapping. She serves on the New Hampshire commission for Coastal Marine Natural Resources and Environment. Her research interests include patterns and processes of biodiversity and biogeography, habitat structure, and introduced species. In these areas, her research focuses on 1) Biogeography of marine species, 2) Introduced species, 3) Biogenic structure and ecosystem function and 4) Integration of data collected by in-situ sampling and remote-sensing techniques to identify and characterize marine species assemblages. Dr. Dijkstra received a B.A. from the University of New Brunswick (Canada), a M.Sc. in Marine Biology from the University of Bremen (Germany) and a Ph.D. from the University of New Hampshire.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».