High-frequency broadband acoustic backscatter from phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Current methods in phytoplankton detection and monitoring are often limited by low temporal and spatial resolution. In principle, the use of a high-frequency broadband acoustic system would be advantageous when used in conjunction with current methods; providing improvements both temporally and spatially. With this motivation, a high-frequency broadband active acoustic system has been developed and used in four separate trials to measure the backscatter from four morphologically-distinct species of phytoplankton. The morphologies studied include (1) a siliceous shelled cylinder, (2) a chain-forming siliceous shell cylinder, (3) a fluid-like spheroid, and (4) a soft-shelled spheroid; and whose sizes range from 10 to 60 µm. Organism cultures were insonified at frequencies between 0.75 MHz and 6.9 MHz giving a ka study range of 0.03–1.73. Volume scattering strength as it varies with ka is presented for each species and compared to potential scattering models drawn from the zooplankton scattering literature. Modifications to the models or model parameters are discussed. Additionally, volume scattering strengths at multiple phytoplankton concentrations are presented and compared to both chlorophyll-a estimates obtained from fluorometers and densities found via flow cytometry. The potential for a phytoplankton species-detection and monitoring system is discussed and evaluated.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».