Using laser photogrammetry to measure long-finned pilot whales (Globicephala melas)
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».