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Enregistrement W1975631872 · doi:10.1121/1.4743050

Acoustics in fisheries in the 21st century

2000· article· en· W1975631872 sur OpenAlexaff
George A. Rose

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverexploitationFisheries scienceFisheries managementFisheryMarine ecosystemEcosystemPopulationOceanographyFisheries ResearchIdentification (biology)Marine lifeEnvironmental scienceEnvironmental resource managementComputer scienceFish <Actinopterygii>GeologyEcologyFishingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The history, current state, and future potential of acoustics in fisheries research and management will be addressed. Fisheries management worldwide is undergoing a fundamental paradigm change in response to population pressures and overharvesting of marine and freshwater stocks. Future fisheries management will be more conservation based and responsive to ecosystem considerations. These trends will demand more comprehensive knowledge of the components of fisheries’ ecosystems and their dynamics, and more realistic estimates of the precision of ocean measurements. Acoustics is poised to take a new and leading role in these developments. Acoustics is nondestructive of marine life, can be near-synoptic, and can measure most of the water column. However, acoustic methods are still hampered by problems with detectability, especially near boundaries, uncertainties about target strengths of the myriad of species and life stages whose scattering properties are complex and behaviorally mediated, and taxonomic identification. These problems will be discussed, and a general experimental plan will be laid out to solve them. The 21st century of fisheries belongs to acoustics and allied technologies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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