The optimized interpolation of fish positions and speeds in an array of fixed acoustic receivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hedger, R. D., Martin, F., Dodson, J, J., Hatin, D., Caron, F., and Whoriskey, F. G. 2008. The optimized interpolation of fish positions and speeds in an array of fixed acoustic receivers. – ICES Journal of Marine Science, 65: 1248–1259. The principal method for interpolating the positions and speeds of tagged fish within an array of fixed acoustic receivers is the weighted-mean method, which uses a box-kernel estimator, one of the simplest smoothing options available. This study aimed to determine the relative error of alternative, non-parametric regression methods for estimating these parameters. It was achieved by predicting the positions and speeds of three paths made through a dense array of fixed acoustic receivers within a coastal embayment (Gaspé Bay, Québec, Canada) by a boat with a GPS trailing an ultrasonic transmitter. Transmitter positions and speeds were estimated from the receiver data using kernel estimators, with box and normal kernels and the kernel size determined arbitrarily, and by several non-parametric methods, i.e. a kernel estimator, a smoothing spline, and local polynomial regression, with the kernel size or smoothing span determined by cross-validation. Prediction error of the kernel estimator was highly dependent upon kernel size, and a normal kernel produced less error than the box kernel. Of the methods using cross-validation, local polynomial regression produced least error, suggesting it as the optimal method for interpolation. Prediction error was also strongly dependent on array density. The local polynomial regression method was used to determine the movement patterns of a sample of tagged Atlantic salmon (Salmo salar) smolt and kelt, and American eel (Anguilla rostrata). Analysis of the estimates from local polynomial regression suggested that this was a suitable method for monitoring patterns of fish movement.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».