Action Cameras: Bringing Aquatic and Fisheries Research into View
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital action cameras (ACs) are increasingly being utilized for aquatic research purposes due to their cost effectiveness, versatility, high-resolution imagery, and durability. Here we review the advantages of AC technology in research, with particular emphases on (a) research videography (both in the field and the laboratory), (b) animal-borne studies, and (c) outreach and education purposes. We also review some of the limitations of this technology as represented by environmental factors (e.g., depth, turbidity) and deployment considerations (e.g., lens choices, imaging settings, battery life). As AC technologies evolve in response to growing public interest in their application versatility, researchers are indirectly reaping the rewards, with technological advances that are innovative, cost-effective, and can withstand frequent use in dynamic and rugged field conditions. With such a diversity of options available, future usefulness of ACs in research will only be limited by the creativity of the scientists using them. Las cámaras digitales de acción (CA) están siendo cada vez más utilizadas con fines de investigación acuática debido a la efectividad en términos de costos, versatilidad, imágenes de alta resolución y durabilidad. Aquí se hace una revisión de las ventajas de la tecnología de las cámaras de acción en la investigación, con énfasis en (a) investigación videográfica (en campo y laboratorio), (b) estudios con animales y (c) propósitos de difusión y educación. También se revisan algunas de las limitaciones de esta tecnología en función de factores ambientales (p.e. profundidad y turbidez) y de consideraciones de uso (p.e. elección de lentes, opciones de imágenes, vida de las baterías). Dado que la tecnología de las CA evoluciona de acuerdo al interés del público en cuanto a la versatilidad de su aplicación, los investigadores están indirectamente cosechando los beneficios con avances tecnológicos que son innovadores, económicos y que pueden soportar el uso constante de las cámaras bajo las arduas condiciones del trabajo en campo. Con tal diversidad de opiniones disponibles, la utilidad de las cámaras de acción en el futuro, dentro del área de la investigación, sólo estará limitada por la creatividad de los investigadores que las usan. Les caméscopes sportifs numériques (CSN) sont de plus en plus utilisés à des fins de recherche aquatique en raison de leur rapport coût-efficacité, de leur polyvalence, de leurs images haute résolution, et de leur durabilité. Ici, nous passons en revue les avantages de la technologie du caméscope sportif en matière de recherche, en mettant l'accent sur (a) la vidéographie de recherche (à la fois sur le terrain et en laboratoire), (b) les études animalières, et (c) la sensibilisation et l'éducation. Nous examinons aussi certaines des limites de cette technologie telles que représentées par des facteurs environnementaux (par exemple, la profondeur, la turbidité) et les considérations d'utilisation (par exemple, le choix de lentilles, les paramètres d'imagerie, la durée de vie de la batterie). Les technologies CSN évoluent en réponse à l'intérêt croissant du public pour leur polyvalence. Les chercheurs en récoltent indirectement les fruits. Les progrès technologiques sont novateurs, rentables, et l'appareil résiste à un usage fréquent dans des conditions dynamiques et difficiles sur le terrain. Avec une telle diversité d'options disponibles, l'utilité future des caméscopes sportifs en matière de recherche ne sera limitée que par la créativité des scientifiques qui les utilisent.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».