Comparison of euphausiid population size estimates obtained using replicated acoustic surveys of coastal inlets and block average vs. geostatistical spatial interpolation methods
Notice bibliographique
Résumé
Because of their intense patchiness, euphausiid spatial distributions and stock sizes are often assessed using echosounder surveys. However, statistical error bars appropriate for individual survey results are not well known. We quantified these by examining the statistical repeatability of acoustic estimates of total euphausiid biomass within two enclosed fjords adjoining the Strait of Georgia, British Columbia. Within each inlet, paired and replicated `mirror image' zig‐zag survey tracks provided sets of closely spaced backscatter profiles along the survey lines. Local stock density (biomass per unit area) was calculated by vertical integration across the euphausiid scattering layer. Total inlet population size was then estimated by horizontal interpolation and integration of the local measurements, both by block averaging and by geostatistical interpolation (kriging). By assuming no change in true population biomass over the short time interval separating replicate surveys, we could then estimate statistical precision by analysis‐of‐variance comparison among replicate survey grids. For the partial surveys (one or the other half of the mirror‐image paired grid) multiplicative error bars were about a factor of 1.5 for Jervis Inlet and 1.7 for Saanich Inlet. Use of the full surveys (both parts of the mirror‐image pair, roughly doubling the number of measurements in each estimate) reduced the error to about factor of 1.35 for Jervis but only to about 1.65 for Saanich. Statistical precision was similar for the block average vs. kriging interpolation and integration methods, however, kriging provided additional useful information about spatial pattern within the inlets.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».