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Enregistrement W2081141826 · doi:10.1155/2014/267917

Correcting Positional Errors in Shore-Based Theodolite Measurements of Animals at Sea

2014· article· en· W2081141826 sur OpenAlexaff
Ophélie Sagnol, Femke Reitsma, Christoph Richter, Laurence H. Field

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheodoliteShoreGeodesyPosition (finance)Range (aeronautics)Global Positioning SystemRemote sensingGeologyComputer scienceOceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the position of animals at sea can be particularly difficult and yet, accurate range and position of animals at sea are essential to answer a wide range of biological questions. Shore-based theodolite techniques have been used in a number of studies to examine marine mammal movement patterns and habitat use, offering reliable position measurements. In this study we explored the accuracy of theodolite measurements by comparing positional information of the same objects using two independent techniques: a shore-based theodolite station and an onboard GPS over a range of 25 km from the shore-based station. The technique was developed to study the habitat use of sperm whales ( Physeter macrocephalus ) off Kaikoura, New Zealand. We observed that the position accuracy fell rapidly with an increase in range from the shore-based station. Results showed that the horizontal angle was accurately determined, but this was not the case for the vertical angle. We calibrated the position of objects at sea with a regression-based correction to fit the difference in distance between simultaneously recorded theodolite fixes and GPS positions. This approach revealed the necessity to calibrate theodolite measurements with objects at sea of known position.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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