Preliminary results on automated video-imaging for the study of behavioural rhythms of tubeworms from the tempo-mini ecological module (neptune, canada)
Notice bibliographique
Résumé
The presence of behavioural rhythms has been studied in organisms of coastal areas in relation to circadian and tidal cycles, but their presence in benthic fauna inhabiting dark deep-sea regions remains largely unknown. Cabled video-observatories allow the study of these activity rhythms via the acquisition of pictures or footages over extended periods of time. In this work, we present the preliminary steps in the automation of biological data extraction for the determination of deep-sea fauna activity rhythms with TEMPO-mini (NEPTUNE; Canada). Automated analyses of tube worm behaviour were carried out with the Hough transform algorithm. Some different testing parameters were applied to the same image with siboglinid tubes. Tube openings identifications showed to be difficult, since circle placing was in some cases attributed to animals. The future step of automation will be to run the Hough transform algorithm within sub Region of Interests were tube identifications is the most efficient as we identified with this preliminary screening. Then, we will focus on each singe individual producing time series in terms of opening identification (as marker of moments of animals’ retractions) per unit of time (e.g. 10 min).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».