Development and application of an empirical multifrequency method for backscatter classification
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the feasibility of identifying major acoustic scatters in North Pacific ecosystems based on empirical measurements of relative frequency response. Acoustic measurements in areas where trawl catches were dominated by single taxa indicated that it might be possible to discern among key groups of scatterers such as fish with gas-filled swimbladders, euphausiids, myctophids, and jellyfish. To establish if walleye pollock ( Theragra chalcogramma ), a key species in the ecosystem, can be separated reliably from other groups under prevailing conditions, we developed a method based on the normal deviate (or Z score) to identify backscatter consistent with the pollock relative frequency response. We evaluated the performance of the method by comparing it with the traditional method of species identification (i.e., directed trawl catches and subjective interpretation of echograms) during five large-scale acoustic surveys of the eastern Bering Sea. Pollock abundance estimates employing the multifrequency method were highly correlated with those using the traditional method, which indicates that the multifrequency method performs well in this situation. In this environment, multifrequency methods will allow more inferences to be drawn when direct sampling of organisms is limited and will also complement existing abundance surveys by improving species classification and providing information about key nontarget species.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».