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Enregistrement W2346716286 · doi:10.1121/1.4950453

High-frequency broadband acoustic backscatter from phytoplankton

2016· article· en· W2346716286 sur OpenAlexaff
Dylan L. DeGrâce, Tetjana Ross

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensNorth Pacific Marine Science OrganizationDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackscatter (email)Target strengthPhytoplanktonScatteringEnvironmental scienceBroadbandMaterials scienceCylinderZooplanktonVolume (thermodynamics)AcousticsOpticsPhysicsGeologyOceanographyEcologyBiologyTelecommunicationsComputer scienceMathematicsNutrientFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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