A multifrequency method to classify and evaluate fisheries acoustics data
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic surveys have been conducted on Georges Bank from 1998 to present to estimate Atlantic herring (Clupea harengus) population abundance. Acoustic data were collected with a 12 or 18, 38, and 120 kHz Simrad EK500 scientific echo sounder. A pelagic trawl and underwater video images were used to collect biological information and to verify the species composition of acoustic backscatter. A multifrequency classification method was developed to improve the efficiency and accuracy of classifying species from acoustic echograms. In this method, a volume backscatter (S v ) threshold was applied equivalently to all echograms, and then a composite echogram was created based on which frequencies had S v greater than or less than the S v threshold. The results of this method were compared with the standard method of visually scrutinizing regions, and metrics were developed to evaluate the accuracy of classification algorithms relative to current methods, as well as to assess the effects of classification methods on population abundance estimates. In general, this method matched visually scrutinized Atlantic herring regions, but with consistent biases in classifying 38 kHz backscatter. The metrics highlighted spatial and temporal changes in the acoustic landscape, which may be indicative of intra- and inter-annual biological changes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».