An Empirical Approach for Estimating the Precision of Hydroacoustic Fish Counts by Systematic Hourly Sampling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systematic hourly sampling is a logistically favorable method for hydroacoustic estimation of fish passage through constricted passageways or finite sections of a river monitored by fixed-location sonar systems. Similar to simple random and hourly stratified random sampling, systematic hourly sampling produces unbiased estimates of fish passage. Variances of estimates produced by systematic hourly sampling are determined by the sampling fraction, f, variance of the underlying process, S2, and correlations among all hourly strata of the process. This intrahour correlation dependency makes it difficult to accurately evaluate the precision of the estimate when the complete temporal pattern of the process is unavailable. Fish passage is rarely counted continuously, so the uncertainty of estimated mean by systematically subsampled fish counts is traditionally estimated using variance estimators. Variance estimates by these estimators are likely biased and subject to potentially large errors. We present an alternative approach for estimating the precision of systematic hourly sampling using an empirical relation between precision and sampling fraction established from continuous fish counts acquired by imaging sonar for a wide range of migration scenarios of Pacific salmon Oncorhynchus spp. in the lower Fraser River. The empirical relation indicates that a CV (100·SD/mean) of 5.5% can be achieved by the systematic hourly counting of fish passage at a counting effort of 10 min/h, while increasing the counting effort to 20 min/h only leads to a marginally improved CV of 4.1%. The data-based analysis also shows that the precision of systematic sampling can be gained more efficiently and consistently by increasing the sampling rate than by lengthening the sampling time. Received June 6, 2013; accepted January 21, 2014
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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 | 0,010 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».