Three-dimensional photogrammetry as a tool for estimating morphometrics and body mass of Steller sea lions (<i>Eumetopias jubatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
A technique was developed to estimate morphometrics and body mass of Steller sea lions (Eumetopias jubatus) using three-dimensional (3D) photogrammetry. 3D photogrammetry reduces many of the problems associated with camera and body position encountered with two-dimensional photogrammetric techniques, allowing body mass estimation of free-ranging, active sea lions, without sedation, heavy weighing equipment, and disturbance. 3D computer wireframes of 53 Steller sea lions of various age classes were generated from multiple time-synchronous digital photos and used to estimate length, girth, and volume. Average estimates of standard length and axillary girth were within ±2.5% and ±4.0% of physically measured dimensions, respectively. Average estimates of standard length and axillary girth using only wireframes based on ideal body postures were within ±1.7% and ±3.1% of physically measured dimensions, respectively. Regressions of physically measured mass on photogrammetrically estimated body volume yielded a predictive model. Body mass estimates using this model were on average within 9.0% (95% confidence interval = ±1.7%) of the physically measured mass. This technique was also successfully applied to reptiles and fish.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».