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Enregistrement W2895440364 · doi:10.15273/pnsis.v49i2.8164

Using laser photogrammetry to measure long-finned pilot whales (Globicephala melas)

2018· article· en· W2895440364 sur OpenAlexaffvenue
Joanna B. Wong, Marie Auger‐Méthé

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Nova Scotian Institute of Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDorsumPhotogrammetryDorsal finMorphometricsArgusBiologyAnatomyGeographyRemote sensingFisheryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of animal morphometry is important to understanding their ecology. By attaching two parallel lasers to a camera, known as laser photogrammetry (LP), a scale is projected onto photographed animals, allowing measurement of their body. Our primary aims were to test LP precision, and to estimate body length from dorsal-fin dimensions of Globicephala melas. Secondary aims involved demonstrating applications of LP, such as sex and leader determination. Using photographs taken over two-months, we measured dorsal base lengths (DBL) of 194 individuals individually-identified with natural markings. Results indicated 33 individuals were photographed in multiple encounters and eight matched previously-sexed whales. A mean difference of <2.1% between DBL’s of 58% of repeatedly-sighted individuals was found, and whales closer to the boat (<22m) produced more precise measures. The length from the blowhole to anterior insertion of the dorsal fin (BAID) was a better predictor of total body length in stranded whales than DBL, and laser-estimated lengths fell almost all within known pilot whale size. Despite our small sample size, we showed two examples of how LP could be applied in research: (1) males and females had similar DBL (n=8), but large males could be distinguished using DBL; (2) leaders were not necessarily bigger than other individuals in the same cluster (n=4). The ease of use of LP makes it a valuable tool in collecting measurements of body features, especially when coupled with photo-identification. Keywords: laser photogrammetry, morphometrics, measurement, length, Globicephala melas

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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