Testing the VEMCO Positioning System: spatial distribution of the probability of location and the positioning error in a reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Recent improvements in fixed acoustic monitoring receivers allow the tracking of individual aquatic animals over long periods of time with regular fine-scale positions. The VEMCO Positioning System (VPS) is now widely used, but various methodological issues remain to be clarified. The aim of this study was to analyze the spatial distribution of the probability of location and the positioning error over the entire surface of a hydropower reservoir, prior to analyzing fish behavior. Filtering the data set by the horizontal position error (HPE) significantly reduced the positioning error. Retaining only the positions with an HPE less than 15 retained 79% of VPS positions and decreased the positioning error by 33% (mean = 3.3 m, SD = 3.3 m). A higher probability of location was observed inside than outside the receiver array (44% and 36%, respectively). Moreover, the positioning error significantly differed inside ( n = 243, mean = 2.4 m, SD = 2.1 m) and outside ( n = 253, mean = 4.2 m, SD = 4.0 m) the receiver array ( P < 0.001). Finally, the lowest positioning errors were detected in the area with the highest receiver density. The VPS measures fish positioning in a reservoir, under suitable conditions, with satisfactory accuracy. We showed that the probability of location and the positioning error differed spatially in accordance with previous results in other conditions. Consequently, these analyses are recommended as a prerequisite to further spatial analyses using VPS-derived data.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».