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Enregistrement W2051401871 · doi:10.4319/lom.2013.11.28

Development and deployment of a point‐source digital inline holographic microscope for the study of plankton and particles to a depth of 6000 m

2013· article· en· W2051401871 sur OpenAlexaff
Alexander B. Bochdansky, M. H. Jericho, Gerhard J. Herndl

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDigital Holography and Microscopy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesWoods Hole Oceanographic InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésMarine snowWater columnMicroscopeOceanographyPlanktonRemote sensingGeologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A point‐source digital inline holographic microscope (DIHM) was designed for the imaging of particles from 50 µm to several millimeters in size. The DIHM operates autonomously without connection to external recording devices or power sources and delivers 4.2 megapixel images at a rate of approximately 7 images s−1, each image representing a snapshot of 1.8 mL seawater. Reliance on largely off‐the‐shelf components, and simplification in its construction makes this camera system adaptable to various particle size ranges and environments, and easy‐to‐operate for nonexpert users. The DIHM produced sharp images of protists with skeletal structures (e.g., acantharians, tintinnids, dinoflagellates), mesoplankton (e.g., copepods, appendicularians, medusae), Trichodesmium colonies and marine snow particles while descending in the water column at 1 m s−1, a typical velocity for deployments of tethered instruments and samplers from oceanographic vessels. To validate the usefulness of the new instrument in an oceanographic context, data are presented of the surface distribution of Trichodesmium spp., and of the vertical frequency distribution of fecal pellets and other particles in the deep sea. The point‐source DIHM has the potential to become a standard instrument on the CTD rosette (i.e., on the basic oceanographic instrument and sampling frame) in the future providing a permanent archival record of the water column that can be mined for specific target particles in the future.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations81
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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