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Enregistrement W7084593658 · doi:10.5061/dryad.sf7m0cgjc

High-resolution species distribution modelling of two coastal biogenic habitat-forming species in an Ecologically and Biologically Significant Area of the Bay of Fundy, Canada

2025· dataset· en· W7084593658 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityFisheries and Oceans CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRugosityBayBathymetryAbundance (ecology)HabitatBenthic zoneSpecies distributionContext (archaeology)Current (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-resolution species distribution models (SDMs) were developed for two benthic invertebrate species of marine conservation significance across a 113 km2 Ecologically and Biologically Significant Area (EBSA) of the Bay of Fundy, Canada. The stalked tunicate, Boltenia ovifera, and horse mussel, Modiolus modiolus, can form coastal biogenic habitat and are vulnerable to disturbance. A near-seabed imaging survey (depths ranging from 8 to 79 m) provided presence, absence, and abundance data for both species. Boosted Regression Tree SDMs combined these data with 11 environmental variables. Presence-probability distributions were generated; however, abundance patterns could not be adequately modelled. Oblique geographic coordinates, which incorporate location of samples as information, proved useful for predicting species presence, along with seabed rugosity, maximum current speed and bathymetry for B. ovifera, and maximum and minimum current speed along with seabed rugosity for M. modiolus. High-resolution SDMs (in this case, 5-m grid) provide enhanced spatial context for ocean managers towards marine spatial planning in high-use coastal marine environments where bottom contact fisheries access and other coastal development must be balanced against marine conservation objectives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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