The sampling volume of trawl and acoustics: estimating availability probabilities from observations of tracked individual fish
Notice bibliographique
Résumé
The effective sampling volume of trawl and acoustics is an important parameter in fish abundance estimation surveys. This paper presents a method to compute the probability of a fish being available to the bottom trawl and the probability of it being seen on the echo sounder, given its initial position relative to the vessel path. These probabilities are then related to the calculation of the effective observational volume for trawl and acoustics, the two main tools of measuring abundance of Atlantic cod ( Gadus morhua ) and haddock ( Melanogrammus aeglefinus ). As an example, the computation is carried out for a typical vertical distribution in the Barents Sea. Our model is based on an Ornstein–Uhlenbeck model for the fish swimming trajectories, and its parameters are estimated using observations of swimming trajectories for individual fish, recorded by a split-beam echo sounder. The model itself constitutes a general method to translate observations on behaviour of individual fish to probability maps. The results indicate a typical fishing height of 20 m for the bottom trawl, but it is also shown that there is a relatively low probability of catching by the trawl what you see on the echo sounder, even for fish positioned directly in the trawl path. This is because of strong lateral movements of the fish.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».