MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2088299541 · doi:10.1109/oceans.2012.6404918

Multiple-frequency moored sonar for continuous observations of zooplankton and fish

2012· article· en· W2088299541 sur OpenAlexafffund
David Lemon, Patrick Johnston, Jan Buermans, Eduardo Loos, Gary A. Borstad, Leslie Brown

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensASL Environmental Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Victoria
Mots-clésSonarZooplanktonFisheryFish <Actinopterygii>OceanographyEnvironmental scienceMarine engineeringGeologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moored, internally-recording acoustic instruments can acquire continuous profiles of echoes throughout the water column, thus providing a low-cost method to study the behavior and abundance of fish and zooplankton in oceans and lakes. Calibrated sonars with several frequencies allow some information about species composition and abundance to be deduced from acoustic backscatter data. The same instrument can be configured to look up from the bottom, down from the surface or horizontally from a CTD cage. In this presentation we describe an improved low power, battery-operated multi-frequency sonar capable of autonomously collecting data at high temporal and spatial resolution for periods of up to a year. The AZFP instrument (Acoustic Zooplankton and Fish Profiler) supports up to four frequencies in a single housing. The available operating frequencies are 38, 125, 200, 455 and 770 kHz. The transducers are co-located, with the same nominal beam widths of 7° or 8°, except at 38 kHz, where the beam width is 12°. The standard AZFP can be moored at depths up to 300m, and with modified transducers as deep as 600m. The recent improvements to the instrument include replacement of the signal detector with a wide dynamic range logarithmic receiver. The linearity of the receiver response has been improved, its instantaneous dynamic range has been increased to over 80 dB, and the requirement to pre-select one of four time-varying gain settings is no longer necessary, as the expanded dynamic range eliminated the need for a time-varying gain function. Additional noise reduction methods have also been implemented. The procedures used to calibrate acoustic performance of these instruments will be discussed. Typical minimum detectable volume backscatter strengths are −100dB at 20m range to −80dB at 100m range for the 125 and 200 kHz channels, and −80dB at 20m range for the 770 kHz channel. Sixteen GigaBytes (GB) of data storage is provided using a compact flash disk, which allows high temporal sampling rates (maximum 1 Hz) to be performed for shorter deployments. For longer periods, true arithmetic averaging can be done internally in both range and time to reduce the data storage space required. Low power consumption allows the instrument to collect data on four channels out to 100m range, pinging at 0.5 Hz for 150 days on a standard 200 Ampère-hours (A-Hr) battery pack. To illustrate the potential of such observations, preliminary results from several deployments in Saanich Inlet, BC are discussed. The effects of seasonal and year-to-year variations in this area are shown in a segment of a six-year time series collected by a 200 kHz sonar mounted on the VENUS cabled observatory, with the data organized as depth-time ‘cubes’ to facilitate handling of such long time series. Data from recent nearby deployments of multiple-frequency instruments (125, 200, 455 and 770 kHz) shows examples of the additional information that can be obtained from simultaneous measurements at several frequencies.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0100,006

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMarine and fisheries research→Travaux en français237 207→