Testing various geostatistical models to combine bottom trawl catches and acoustic data
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.The aim of the CATEFA project is to combine information on demersal fish stock abundance from acoustic and bottom trawl surveys. While acoustic data are collected continuously while the research ship is underway, it is likely that combining two sources of information on the same variable should improve abundance estimation. A variety of geostatistical models are compared, contrasted and the output described. In this study, twenty scientific surveys from three areas (the North Sea, the Irish Sea and the Barents Sea) are analysed. These 3 zones have diverse species assemblages and hydrographic environments. Nevertheless we manage to find models relevant to most of these different situations. Unfortunately, however, we show that this enhancement can increase the variance of the estimation because of the inherently high variability of acoustic recordings. The purpose of this paper is to compare the results of three geostatistical models (i.e. co-kriging, model with orthogonal residuals, kriging with external drift) in terms of precision, details of maps, variance local and global of the estimation’s errors and cross validation. The role of the acoustic in each model and the precision it brings, is then discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».