Transactions of the American Fisheries Society 130:878–897, 2001 � Copyright by the American Fisheries Society 2001 Fish–Habitat Relationships in Lakes: Gaining Predictive and Explanatory Insight by Using Artificial Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—Understanding and predicting the impacts of habitat modification and loss on fish populations are among the main challenges confronting fisheries biologists in the new millennium. Statistical models play an important role in this regard, providing a means to quantify how environmental conditions shape contemporary patterns in fish populations and communities and formulating this knowledge in a framework where future patterns can be predicted. Developing fish–habitat models by traditional statistical approaches is problematic because species often exhibit complex, nonlinear responses to environmental conditions and biotic interactions. We demonstrate the value of a robust statistical technique, artificial neural networks, relative to more traditional regression techniques for modeling such complexities in fish–habitat relationships. Using artificial neural networks, we provide both explanatory and predictive insight into the whole-lake and withinlake habitat factors shaping species occurrence and abundance in lakes from southcentral Ontario, Canada. The results show that species presence or absence is highly predictable based on wholelake measures of habitat, and that these fish–habitat models show good generality in predicting occurrence in other lakes from an adjacent drainage. Detailed evaluation of these models shows that partitioning the predictive performance of the models into measures such as sensitivity (ability
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,200 | 0,077 |
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 ».