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Enregistrement W1867123948 · doi:10.1139/juvs-2013-0015

Marine mammal sightings by analysts of digital imagery versus aerial surveyors: a preliminary comparison

2013· article· en· W1867123948 sur OpenAlexaffvenue
William R. Koski, Tannis A. Thomas, Dale W. Funk, Andreas Macrander

Notice bibliographique

RevueJournal of Unmanned Vehicle Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerial surveyComputer scienceHigh resolutionRemote sensingComputer visionGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sightings of marine mammals made by protected species observers (PSOs) on manned aircraft were compared to sightings obtained from later review of high-definition (HD) video and digital single lens reflex (DSLR) camera imagery covering the same swaths and collected concurrent with the PSO observations. If the data were comparable, future similar surveys could be conducted with unmanned aerial systems or manned aircraft without PSOs. Two reviews were conducted on the DSLR images: one used image enhancement and scanned the images at full resolution of the cameras (detailed review) and the other flashed images at one ninth resolution on monitors for three to four seconds using a slide show format to simulate the view a PSO would have out an airplane window. Image reviewers saw fewer animals in HD video than did PSOs but sample sizes were small. During detailed review of DSLR imagery, reviewers saw similar numbers of cetaceans and polar bears and slightly more pinnipeds as compared to PSOs. PSOs saw more animals than the quick review found, but changes to the quick review process are suggested that will increase detection rates. Additional data are required to confirm the results presented here and to determine whether photographic versus PSO detections are similar across varying survey conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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