The acoustic dead zone: theoretical vs. empirical estimates, and its effect on density measurements of semi-demersal fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mello, L. G. S., and Rose, G. A. 2009. The acoustic dead zone: theoretical vs. empirical estimates, and its effect on density measurements of semi-demersal fish. – ICES Journal of Marine Science, 66: 1364–1369. The height of the acoustic dead zone, the region near the seabed where fish cannot be resolved acoustically, was calculated both theoretically (DZt) and empirically (DZe). The DZe was based on measurements of depth and trawl geometry from sensors (SCANMAR) mounted on a bottom trawl deployed during a survey off Newfoundland and Labrador in winter 2007. Acoustic data were acquired while trawling, using a 38-kHz echosounder (Simrad EK500) with a hull-mounted transducer. The DZe was calculated as the difference between the trawl-footrope depth and the corresponding acoustically sensed, seabed depth. EK500 and SCANMAR estimates of seabed depth were significantly different. The fish caught were mostly Atlantic cod (Gadus morhua). The estimates of DZe ranged between 2.0 and 3.5 m and were greater than DZt by 0.1–0.9 m in more than half the cases. Three values of acoustically derived cod densities were estimated for each tow, without dead-zone correction and with corrections for DZt and DZe. When compared with DZt corrections, DZe resulted in negative (6–12%) and positive (9–35%) corrections to cod density. A general linear model revealed that the seabed depth gradient, standard deviation of estimated fish density in the dead zone, and wind direction and force explained 85% of the difference between DZt and DZe estimates. These factors affected the detection of the seabed and biased acoustically derived indices of demersal-fish abundance.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».