Some problems and solutions for the measurement of fish target strength: A study case with Atlantic redfish (<i>Sebastes</i> <i>spp</i>.)
Notice bibliographique
Résumé
Potential biases in the measurement of redfish target strength (TS) were examined by comparing ex situ and in situ approaches. Ex situ experiments were conducted on individuals after developing a method to maintain live fish in good condition. The main problem with the manipulation of these species was the inflation and distortion of the swimbladder. To minimize this bias, fish were kept in sea cages after acclimation at depth and TS was measured in a camera-monitored apparatus set in proximity to the capture site. A series of in situ acoustic-trawl experiments was conducted on several aggregations of redfish in Newfoundland waters. TS were collected using a hull-mounted EK500 split-beam transducer and a deep-tow dual-beam system. The dual-beam transducer was calibrated at different depths to test if change in pressure and/or temperature affected its sensitivity. This system was used to measure aggregations of fish under different transducer depth. The data indicated that biases in in situ TS estimates increased with the range of observation, the density of fish, and the presence of multiple targets formed by the clustering of smaller organisms. Depending on the nature of the bias, TS can be over- or underestimated by as much as 6 dB.
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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 | 0,043 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».