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Enregistrement W2111732970 · doi:10.1139/juvs-2015-0012

Evaluation of a ship-based unoccupied aircraft system (UAS) for surveys of spotted and ribbon seals in the Bering Sea pack ice

2015· article· en· W2111732970 sur OpenAlexvenueno aff
Erin E. Moreland, Michael F. Cameron, Robyn P. Angliss, Peter L. Boveng

Notice bibliographique

RevueJournal of Unmanned Vehicle Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésSea iceCruiseOceanographyArcticSubarctic climateEnvironmental scienceNautical mileArctic ice packGeographyFisheryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The remote pack ice of the arctic and subarctic seas is challenging to access, yet extremely important to understand and monitor. The pack ice holds the key to understanding ecosystem responses to climate change and is vital habitat for many species including ice-associated seals. Unoccupied aircraft systems (UAS) are a new class of tools that may overcome the traditional challenges associated with expansive offshore surveys. We conducted UAS flights over the pack ice during a spring 2009 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) cruise to the Bering Sea to determine whether advances in UAS technology can enable effective large-scale, systematic ship-based surveys for seals in the seasonal ice of the Bering, Beaufort, and Chukchi Seas. A fixed-wing ScanEagle UAS was successfully launched and recovered from the NOAA ship McArthur II to conduct small-scale transect surveys up to 5 nautical miles (M) from the ship's position. More than 27 000 images were collected from 10 flights over the Bering Sea pack ice and seals were identified in 110 of these images. Review of the images indicated a marked reduction in disturbance to seals when compared to images collected from occupied, low-altitude helicopter surveys. These results suggest that large-scale UAS surveys of arctic and subarctic habitat in United States airspace will be possible with improvements in technology, reduced operational costs, and the establishment of inclusive airspace regulations.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,275
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'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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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