Identification of significant concentrations of sea pens in the Gulf of St. Lawrence biogeographic unit using Kernel density estimation (KDE).

This method was applied to create a modelled biomass surface for each taxa and an aerial expansion method was permitted to identify significant concentrations. Only geo-referenced biomass data have been used to identify the “hot spots”. The borders of the areas were refined using knowledge of null catches and species distribution models. Predictive models were produced using a random forest machine-learning technique.

Identification des concentrations significatives des plumes de mer dans la biorégion du golfe Saint-Laurent selon l’estimation de la densité par la méthode du noyau (Kernel density estimation).

Cette méthode a été appliquée afin de créer une surface de biomasse modélisée pour chacun des taxons et une méthode d’expansion aérienne a été appliquée afin de déterminer les concentrations importantes. Seules les données de biomasses géoréférencées ont été utilisées pour identifier ces « points névralgiques ». Les limites des zones ont été affinées à l’aide de la connaissance des captures nulles et des modèles de répartition des espèces. Les modèles prédictifs ont été produits à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique avec des forêts d’arbres décisionnels.

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