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Enregistrement W2733571345 · doi:10.1093/icesjms/fsx115

Multispecies acoustic dead-zone correction and bias ratio estimates between acoustic and bottom-trawl data

2017· article· en· W2733571345 sur OpenAlexaboutno aff
Kotaro Ono, Stan Kotwicki, Gjert Endre Dingsør, Espen Johnsen

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådJoint Institute for the Study of the Atmosphere and OceanEmory University
Mots-clésHaddockGadusAtlantic codEnvironmental scienceFisheryFish <Actinopterygii>OceanographyBottleGadidaeTransectSalinityGeologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, we extended the original work of Kotwicki et al. (2013. Combining bottom trawl and acoustic data to model acoustic dead zone correction and bottom trawl efficiency parameters for semipelagic species. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 70: 208–219) to jointly estimate the acoustic dead-zone correction, the bias ratio, and the gear efficiency for multiple species by using simultaneously collected acoustic and bottom-trawl data. The model was applied to cod (Gadus morhua) and haddock (Melanogrammus aeglefinus) in the Barents Sea and demonstrated a better or similar performance compared with a single species approach. The vertical distribution of cod and haddock was highly variable and was influenced by light level, water temperature, salinity, and depth. Temperature and sunlight were the most influential factors in this study. Increase in temperature resulted in decreasing catch and fish density in the acoustic dead zone (ADZ), while increasing sun altitude (surrogate for light level) increased the catch and fish density in the ADZ. The catch and density of haddock in the ADZ also increased at the lowest sun altitude level (shortly after midnight). Generally, the density of cod and haddock changed more rapidly in the ADZ than in the catch (from bottom to the effective fishing height) indicating the importance of modelling fish density in the ADZ. Finally, the uncorrelated variability in the annual residual variance of cod and haddock further strengthen the conclusion that species vertical distribution changes frequently and that there are probably many other unobserved environmental variables that affect them independently.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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