Hydroacoustic fish stock assessment in the presence of dense aggregations of <i>Chaoborus</i> larvae
Notice bibliographique
Résumé
A new method for eliminating reverberation due to Chaoborus larvae from hydroacoustic recordings is presented based on an assumption of a constant dependence between the area backscattering strength (sa) with a high-volume backscattering threshold (sv) and sa with a low sv threshold for fish. The idea was to analyze data with a threshold high enough to eliminate reverberation and then convert the estimate to coincide with the result that would have been achieved with a low threshold containing all backscattering from fish. The approach was validated with a secondary dataset, and the magnitude of overestimation of fish density by reverberation was evaluated using data from four surveys conducted in a clay-turbid lake, where small planktivorous fish, smelt (Osmerus eperlanus), and larvae of Chaoborus flavicans coexist in the water column. With the presented method, estimation of smelt density was possible even when Chaoborus density was >200 individuals·m3. The analyses revealed that the overestimation of fish density could be as high as 50% if the reverberation is not taken into account. The presented method might also be applicable for eliminating reverberation due to other unwanted targets, because it is based on the acoustic properties of fish rather than those of unwanted targets.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».