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Enregistrement W2153904796 · doi:10.1139/f02-076

Species identification in deep water using multiple acoustic frequencies

2002· article· en· W2153904796 sur OpenAlexvenueno aff
RJ Kloser, Tim Ryan, Pavel Sakov, Alan Williams, J. Anthony Koslow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelagic zoneDemersal zoneTrawlingDemersal fishFisherySeamountOceanographyTarget strengthGeologyEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multifrequency 12, 38, and 120 kHz acoustics were used to identify the dominant fish groups around a deepwater (>600 m) seamount (a known spawning site for orange roughy, Hoplostethus atlanticus) by amplitude mixing of the frequencies. This method showed three distinct acoustic groupings that corresponded to three groups of fishes based on size and swimbladder type: myctophids of total length less than 10 cm, morids and macrourids with lengths >30 cm, and orange roughy with a mean standard length of 36 cm. These three groups were the dominant groups caught in the demersal and pelagic trawls in the study area. A simple model of swimbladder resonance at depth of large and small gas-filled bladder fish groups is in agreement with our experimental observations. Traditionally, demersal and pelagic trawling is used to identify fish species in acoustic records. However, orange roughy are rarely caught in mid-water owing to net avoidance. Using three frequencies, these groups could be distinguished directly over their entire vertical extent from the acoustic records. This reduces a major source of positive bias uncertainty (factor range of 2.0–6.4) in the orange roughy biomass estimates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations169
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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