Acoustic seabed classification of marine habitats: studies in the western coastal-shelf area of Portugal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two single-beam, seabed-classification systems, QTC VIEW Series IV and QTC VIEW Series V, were used to identify and map biosedimentary gradients in a mid-shelf area off Western Portugal. The survey area has a moderate slope, a depth ranging from 30 to 90 m along a 3.5-km axis perpendicular to the shoreline, and is characterized by smooth sedimentary and biological gradients. Ground truth for sediment grain size and macrofaunal communities was based on grab sampling at 20 sites. The sedimentary and biological data were analysed using classification and ordination techniques. The acoustic data were analysed with qtc impact software and classified into acoustic classes. The affinity groups obtained in each data set were mapped using a Geographics Information System. All showed good agreement and identified prevailing gradients along a northwest–southeast direction. Three acoustic classes were identified, corresponding to the predominant sediment types, namely fine sand with low silt and clay content, silty, very fine sand, and mud. A close relationship with benthic communities was also verified, although less marked because benthic communities continuously change along the northwest–southeast gradient. Overall, the acoustic system coupled with ground-truthing data was able to discriminate and characterize the various benthic biotopes in the survey area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».