On the utility of accelerometers to predict stroke rate using captive fur seals and sea lions
Notice bibliographique
Résumé
Energy expenditure of free-living fur seals and sea lions is difficult to measure directly, but may be indirectly derived from flipper stroke rate. We filmed 10 captive otariids swimming with accelerometers either attached to a harness (Daily Diary: sampling frequency 32Hz, N=4) or taped to the fur (G6a+: 25Hz, N=6). We used down sampling to derive four recording rates from each accelerometer (Daily Diary: 32, 16, 8, 4Hz; G6a+: 25, 20, 10, 5Hz). For each of these sampling frequencies we derived 20 combinations of two parameters (RMW - the window size used to calculate the running mean, and m – the minimum number of points smaller than the local maxima used to detect a peak), from the dynamic acceleration of x, z and x+z, to estimate stroke rate from the accelerometers. These estimates differed by up to ∼20% in comparison to the actual number of foreflipper strokes counted from videos. RMW had little effect on the overall differences, nor did the choice of axis used to make the calculations (x, z or x+z), though the variability was reduced when using x+z. The best m varied depending on the axis used and the sampling frequency, where a larger m was needed for higher sampling frequencies. This study demonstrates that when parameters are appropriately tuned, accelerometers are a simple yet valid tool for estimating the stroke rates of swimming otariids.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».