Biological characterization of the mediolittoral and infralittoral zones of the west coast of Anticosti Island
Notice bibliographique
Résumé
This dataset includes measurements of abundance, density, biomass and length of macroalgae from the Algae-WISE project and data on landscape description, macroalgae cover and biomass as well as the abundance and length of benthic macrofauna from the project for the optical and biophysical characterization of the mediolittoral and infralittoral zones of the southwest coast of Anticosti Island. The objective of the Algae-Wise project is to demonstrate the potential of hyperspectral and multispectral imaging for the detection and quantification of three types of marine algal biomass, which are the basis for the productivity and vitality of the ecosystem: phytoplankton, fixed macroalgae and drifting macroalgae. The objective of the optical and biophysical characterization of the mediolittoral and infralittoral areas of the southwest coast of Anticosti Island is to characterize and map shallow coastal ecosystems in order to offer a description of a reference state. In the context of the Algae-WISE project, intensive field campaigns were carried out on the southwest coast of Anticosti Island during the summer period (between June and September) in the summers of 2021, 2022 and 2023. As part of the characterization project, an intensive campaign in July 2024 was carried out on the southwest coast of Anticosti Island. The Algae-Wise project is funded mainly by the Canadian Space Agency (CSA) through the Flights and Fieldwork for the Advancement of Science and Technology (FAST 2019), as well as by Réseau Québec maritime (RQM) for ship-time. The optical and biophysical characterization project of the mediolittoral and infralittoral areas of the southwest coast of Anticosti Island is financed by The Coastal Environmental Baseline Program as part of Fisheries and Oceans Canada's Oceans Protection Plan; The “Satellite-based assessment of coastal ocean productivity” research grants (RGPIN-2019-06070) and “Blue carbon and climate change mitigation through macrophytic coastal ecosystems” (RGPIN-2020-07065, 2020-2026) research grants from the Discovery Grants Program of the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC); The research grant “Detection and valorization of stranded and coastal algae: a promising resource for the Quebec blue economy” (WRACK project) from the Maritime Sector Partnership Research Program (2023-2024 competition; # 338154) from the Fonds de Recherche du Québec — Nature and Technologies and the Ministry of Economy, Innovation and Energy.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».