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Enregistrement W2585559451 · doi:10.2172/1332311

Interactions of aquatic animals with the ORPC OCGen® in Cobscook Bay, Maine: Monitoring behavior change and assessing the probability of encounter with a deployed MHK device

2016· report· en· W2585559451 sur OpenAlexaff
Gayle Barbin Zydlewski, Garrett Staines, Haley Viehman, Haixue Shen, Megan Altenritter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentBayFish <Actinopterygii>Environmental scienceTidal powerPower (physics)FisheryMarine engineeringComputer scienceOceanographyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercial viability of the marine hydrokinetic (MHK) energy industry is contingent on numerous and diverse factors. A major factor is the effects deployed devices have on animals. This factor is multi-faceted since it is dependent on the availability of appropriate scientific approaches to detect these effects. One of the animal groups with overlapping distributions of MHK devices are fishes. As such, individual fish behavior is likely to be influenced by the presence and operation of MHK devices. Depending on the scale of deployment there are implications for changes to essential fish habitat and effects that can be explored during deployment of a single device yet most changes are likely to be realized when multiple devices are deployed over large areas. It is not only important to document these effects and examine the need for mitigation, but also determine whether the methods involved can be used within the economic constraints of this nascent industry. The results presented in this report benefit the MHK industry by providing transferrable environmental monitoring approaches for MHK projects, specifically related to the interactions between static and dynamic tidal turbines and fish. In addition, some of the data can be used to generalize conditions (e.g., the temporal periodicity of fish presence in tidal regions and probability of fish encountering a device) at other MHK sites with similar physical conditions and fish assemblages. Ocean Renewable Power Company, LLC (ORPC) deployed and tested a prototype OCGen® tidal module in Cobscook Bay, Maine, in the summer of 2014. University of Maine researchers proposed an approach to inform other researchers, regulators, and industry members of the effects of this deployment on fish. While the approach was specifically applied to the OCGen® module, results are applicable to other pilot projects and inform future array deployments. Research funded under this grant allowed us to quantify fish presence as well as individual and group-level behavior changes in the presence of the deployed OCGen® module along with a bottom support frame from a previously deployed device (TidGen®). Specific objectives associated with fish behavior changes were (1) continuation of two long-term datasets: (a) stationary down-looking hydroacoustic dataset near an MHK device (group-level) and (b) stationary side-looking hydroacoustics near the bottom-support frame of a previously deployed MHK device (individual-level); (2) application of new processing methods to down-looking hydroacoustic datasets to improve fish species identification (group-level); and (3) development of an encounter probability model using data on fish abundance, vertical distribution, and behavior.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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