Commercial fishing vessels, automatic acoustic logging systems and 3D data visualization
Notice bibliographique
Résumé
Over the past five years we have investigated and used commercial fishing vessels and their associated acoustic hardware as platforms for acoustic surveying and data collection. During this period we developed an automated acoustic logging system that will simultaneously record data from the ship's existing sounder, sonar, and navigation systems. The system was designed to be self contained and easy to activate. Once calibrated, the vessel's vertical echo sounder can be used for quantitative fish biomass estimates in a manner similar to a scientific echo sounder. Sonar data are collected in the form of digital images with a navigation file header. Post processing, editing, and visualization tools were developed to scale the sonar images according to range setting and tilt angle. Thereafter, both the sounder and sonar data are combined into a 3D visualization package for presentation, observation, and school area estimates. Industry based acoustic surveys of herring spawning grounds have been used to estimate spawning stock biomass and for near real-time decisions regarding harvest levels in NAFO Statistical Division 4WX since 1997. Currently, there are eight systems deployed on commercial purse seiners within the region. For the past four years data from structured surveys and fishing excursions have played a key role in the assessment of herring spawning stock biomass. While the application of the technology has been driven by a stock assessment mandate, its potential use is more far reaching. The spatial nature the data means that detailed and quantitative studies of fish behaviour, vessel avoidance, fish distribution, and target area can be undertaken from commercial fishing vessels with the addition of minimal equipment. However, quantification of sonar images is restricted to area/volume estimates as no digital amplitude data are available from the commercial fishing units.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».