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Enregistrement W2046230894 · doi:10.1080/02705060.2003.9664493

Evaluation of a Portable Underwater Video Camera to Study Fish Communities in Two Lake Ontario Tributaries

2003· article· en· W2046230894 sur OpenAlexaffabout
T. L. Frezza, Leon M. Carl, Scott M. Reid

Notice bibliographique

RevueJournal of Freshwater Ecology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrofishingUnderwaterEnvironmental scienceSampling (signal processing)TributarySTREAMSQuadratVideo cameraFisheryMark and recaptureFish <Actinopterygii>HabitatHydrology (agriculture)Remote sensingGeographyEcologyGeologyComputer scienceCartographyPopulationBiologyArchaeologyTransectComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the suitability of a portable underwater camera to characterize fish communities and streambed particle sizes in two Lake Ontario tributaries. Two video sampling methods were used—quadrat (a stationary camera with a fixed viewing area) and line sampling (camera walked through the stream). Compared to electrofishing surveys, underwater camera data suggested simpler fish communities (biased towards salmonids) and smaller sized fish. Shallow water depths, turbulence, and obstructions (eg., woody debris) limited our ability to identify fish during some of the video samples. Video sampling was able to detect a decreasing trend of fish abundance as water temperatures declined over the course of the study. There was also a strong agreement between measurements of streambed particle sizes done manually in the field and those done with both video sampling methods. The results suggest that a portable underwater camera system could be used to measure seasonal changes in habitat use by salmonid fish species and certain habitat features in streams and rivers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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