Spatial extent of surface canopy kelp derived from fixed-wing surveys (2025), North Coast, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canopy-forming kelps are a critical component of many nearshore marine ecosystems, including those of British Columbia. Kelp forests create highly productive nearshore marine ecosystems which provide significant ecological, cultural and economic services. Unfortunately, kelp forests are highly susceptible to impacts from local, regional and global stressors (e.g. marine heatwaves, changes in herbivory, climate change) with recent observations of large declines in kelp forests at both global and regional scales. This sensitivity to stressors and environmental conditions makes them valuable sentinels of change in coastal marine environments. Therefore, monitoring the spatial distribution and extent of kelp forests is critical to understanding their natural variability and drivers of change as well as documenting the outcomes of conservation and management decisions and interventions. Since 2020, MaPP and the Hakai Institute have partnered to collect remotely sensed imagery on kelp forest distribution and interannual dynamics for the North Pacific Bioregion. This partnership work is governed by the MaPP-Hakai Coordination committee’s Terms of Reference. MaPP is implementing a Regional Kelp Monitoring Project (RKMP) to monitor the extent and condition of kelp forests across all four sub-regions in recognition of kelp’s ecological, cultural and economic importance. One goal of the RKMP is to gain a better understanding of kelp species’ distribution and abundance which relies on procuring high resolution spatial data. In 2025, Hakai collected fixed-wing imagery from the Hakai ACO for the North Coast MaPP subregion in partnership with MaPP RKMP to map the species-level distribution of kelp forests across areas identified as important by each subregion. Surveys conducted by the Hakai ACO are targeted to collect imagery during summer low tides when kelp biomass is at its highest. The high resolution of the aerial cameras permit the discrimination of different kelp species. Hakai Institute has also created a state-of-the-art AI tool which automates the detection of kelp canopy area by species, greatly reducing the time between imagery collection and data products. For more information on post processing, data quality assurance, software used, and summary of results please contact data@hakai.org
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».