論文の概要: Website visits can predict angler presence using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17425v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 23:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 23:50:22.770703
• Title: Website visits can predict angler presence using machine learning
• Title（参考訳）: ウェブサイト訪問は機械学習を使ってアングルの存在を予測する
• Authors: Julia S. Schmid, Sean Simmons, Mark A. Lewis, Mark S. Poesch, Pouria Ramazi,
• Abstract要約: 漁業活動と環境または経済要因を関連付ける予測モデルは、典型的には歴史的データに依存している。 湖のインフォメーションサイトだけで、毎日のアングルボートの存在を78%の精度で予測できるようになった。 モデルは、モデル訓練に含まれる既知の湖で最大0.77のR2を達成したが、未知の湖では不十分であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding and predicting recreational fishing activity is important for sustainable fisheries management. However, traditional methods of measuring fishing pressure, such as surveys, can be costly and limited in both time and spatial extent. Predictive models that relate fishing activity to environmental or economic factors typically rely on historical data, which often restricts their spatial applicability due to data scarcity. In this study, high-resolution angler-generated data from an online platform and easily accessible auxiliary data were tested to predict daily boat presence and aerial counts of boats at almost 200 lakes over five years in Ontario, Canada. Lake-information website visits alone enabled predicting daily angler boat presence with 78% accuracy. While incorporating additional environmental, socio-ecological, weather and angler-generated features into machine learning models did not remarkably improve prediction performance of boat presence, they were substantial for the prediction of boat counts. Models achieved an R2 of up to 0.77 at known lakes included in the model training, but they performed poorly for unknown lakes (R2 = 0.21). The results demonstrate the value of integrating angler-generated data from online platforms into predictive models and highlight the potential of machine learning models to enhance fisheries management.
• Abstract（参考訳）: 持続可能な漁業経営にはレクリエーション漁業活動の理解と予測が重要である。 しかし、調査などの従来の漁獲圧測定手法は、時間と空間の両方で費用がかかり、制限される可能性がある。 漁業活動と環境または経済要因を関連付ける予測モデルは、典型的には歴史的データに依存し、データ不足による空間的適用性を制限する。 本研究では,カナダのオンタリオ州で5年間に約200の湖沼で,オンラインプラットフォームから高解像度のアングル生成データと容易にアクセス可能な補助データを用いて,毎日のボートの存在と航空機数を予測する実験を行った。 湖のインフォメーションサイトだけで、毎日のアングルボートの存在を78%の精度で予測できるようになった。 さらに, 環境, 社会生態, 気象, アンカー生成などの特徴を機械学習モデルに組み込むことは, ボートの存在予測性能を著しく向上させるには至らなかったが, ボート数予測には有効であった。 モデルは、モデル訓練に含まれる既知の湖で最大0.77のR2を達成したが、未知の湖(R2 = 0.21)では不十分であった。 その結果、オンラインプラットフォームから生成したデータを予測モデルに統合することの価値を示し、漁業管理を強化する機械学習モデルの可能性を強調した。

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