Time-travelling with Atlantic cod: A modelling approach to historical distribution in Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents preliminary results on how biolo- gy, ecosystems, and fisheries have shaped the historical (1815–1992) distribution of Atlantic cod (Gadus morhua) in Newfoundland (Canada). The work has been devel- oped within the scope of the “Fishing Architecture” re- search project, which explores the historical continuum between fish and coastal architecture. This relationship is believed to be modulated by the morpho- and eco-physiological characteristics of fish. Our approach involves developing, calibrating, and validating a habitat-suitable model, using Maximum Entropy (MaxEnt). This model computed the maxi- mum entropy distribution of abiotic (bathymetry, wa- ter temperature, salinity, nutrients) and biotic (phyto- plankton, prey distribution) descriptors over the binary data (presence/absence) of cod, gathered from publicly available databases. Afterwards, we mapped the most suitable areas for cod presence. To assess the model’s performance and uncertainties, we ran a global sensi- tivity analysis, using the GSAT package. The model results were further explored by overlaying the logbook routes of Portuguese cod-fishing vessels to Newfoundland (discrete data between 1840–1950), to understand the relative impact of this overseas fish- ery. The research complements previous approaches to understanding the breakdown of the cod population and provides a tool to assess the relationship between terrestrial constructions to support fisheries and marine fish populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».