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Enregistrement W2135754053 · doi:10.1093/icesjms/fsn061

Acoustic seabed classification: current practice and future directions

2008· article· en· W2135754053 sur OpenAlexafffund
John Anderson, D. Van Holliday, Rudy Kloser, David G. Reid, Yvan Simard

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésSeabedComputer scienceSonarMarine habitatsTemporal scalesStandardizationMatching (statistics)Environmental scienceRange (aeronautics)Marine ecosystemRemote sensingData scienceOceanographyGeologyHabitatEcosystemEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Anderson, J. T., Holliday, D. V., Kloser, R., Reid, D. G., and Simard, Y. 2008. Acoustic seabed classification: current practice and future directions. – ICES Journal of Marine Science, 65: 1004–1011. Acoustic remote sensing of the seabed using single-beam echosounders, multibeam echosounders, and sidescan sonars combined and individually are providing technological solutions to marine-habitat mapping initiatives. We believe the science of acoustic seabed classification (ASC) is at its nascence. A comprehensive review of ASC science was undertaken by an international group of scientists under the auspices of ICES. The review was prompted by the growing need to classify and map marine ecosystems across a range of spatial scales in support of ecosystem-based science for ocean management. A review of the theory of sound-scattering from seabeds emphasizes the variety of theoretical models currently in use and the ongoing evolution of our understanding. Acoustic-signal conditioning and data quality assurance before classification using objective, repeatable procedures are important technical considerations where standardization of methods is only just beginning. The issue of temporal and spatial scales is reviewed, with emphasis on matching observational scales to those of the natural world. It is emphasized throughout that the seabed is not static but changes over multiple time-scales as a consequence of natural physical and biological processes. A summary of existing commercial ASC systems provides an introduction to existing capabilities. Verification (ground-truthing) methods are reviewed, emphasizing the difficulties of matching observational scales with acoustic-backscatter data. Survey designs for ASC explore methods that extend beyond traditional oceanographic and fisheries survey techniques. Finally, future directions for acoustic seabed classification science were identified in the key areas requiring immediate attention by the international scientific community.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations255
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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