The acoustic multifrequency classification of two sympatric euphausiid species (Meganyctiphanes norvegica and Thysanoessa raschii), with empirical and SDWBA model validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract McQuinn, I. H., Dion, M., and St. Pierre, J.-F. 2013. The acoustic multifrequency classification of two sympatric euphausiid species (Meganyctiphanes norvegica and Thysanoessa raschii), with empirical and SDWBA model validation. – ICES Journal of Marine Science, 70: 636–649. The ecosystem approach to fishery management requires monitoring capabilities at all trophic levels, including pelagic organisms. However, the usefulness of active acoustics for ecosystem monitoring has been limited by ambiguities in the identification of scattering layers. Increasingly, multifrequency acoustic methods are being developed for the classification of scattering layers into species or species groups. We describe a method for distinguishing between sympatric northern and Arctic krill (Meganyctiphanes norvegica and Thysanoessa raschii) using sv amplitude ratios from 38, 120, and 200 kHz data which were pre-processed through a self-noise removal algorithm. Acoustic frequency responses of both euphausiid species were predicted from species-specific parameterizations of a SDWBA physical model using specific body forms (shape, volume, and length) for Arctic and northern krill. Classification and model validation were achieved using macrozooplankton samples collected from multiple-sampler (BIONESS) and ringnet (JackNet) hauls, both equipped with a strobe light to reduce avoidance by euphausiids. SDWBA frequency responses were calculated for a range of orientations (± 45°) and compared with observed frequency responses, solving for orientation by least squares. A tilt angle distribution of N[9°,4°] and N[12°,6°] for T. raschii and M. norvegica, respectively resulted in best fits. The models also provided species-specific TS–length relationships.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».