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Enregistrement W2106762441 · doi:10.1109/oceans.2008.5151879

Towards marine Geographic Information Systems: Multidimensional representation of fish aggregations and their spatiotemporal evolutions

2008· article· en· W2106762441 sur OpenAlexafffundabout
Valerie Carette, Mir Abolfazl Mostafavi, Rodolphe Devillers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRepresentation (politics)Computer scienceRaster graphicsDelaunay triangulationGeographic information systemVisualizationScale (ratio)Fish <Actinopterygii>Data scienceGeographyData miningFisheryArtificial intelligenceCartographyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming has deeply affected coastal and offshore marine ecosystems and is thought to have a significant impact on the fish stocks and their decline in the northwest Atlantic region in Canada. However, it is difficult for scientists and marine biologists to have a clear and precise insight of this impact. Studying fish aggregations and their evolution in time and space may help scientists to have a better understanding of the decline of fish stocks and elaborate potential solutions for it. Fish aggregations are not only 3D spatiotemporal phenomena which need to be represented and managed in 3D but also have fuzzy boundaries which makes it too difficult to clearly identify and delineate them in the space. Although, Geographic Information Systems (GIS) constitute a powerful tool for handling spatial information, they are prone to problems when dealing with 3D dynamic phenomena, especially, when those phenomena have fuzzy boundaries. This paper addresses these two problems at local and regional scales and proposes two new approaches for the representation and visualization of fish aggregations and their evolution through time and space. At the regional scale, the proposed approach combines fuzzy logic methods with spatial raster representation tools within GIS to provide a more realistic representation and visualization of fish aggregations and their evolution in time. At the local scale, we developed an integrated method based on 3D Delaunay triangulation and the 3D alpha-shapes algorithm to carry out the spatial modeling of fish aggregations in a true 3D space. The applications of these methods to the fisheries data reviled several potentials and limitations of the proposed methods which are discussed throughout this paper.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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