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Enregistrement W2954680890 · doi:10.1139/cjfas-2019-0058

The old and the new: evaluating performance of acoustic telemetry systems in tracking migrating Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) smolt and European eel (<i>Anguilla anguilla</i>) around hydropower facilities

2019· article· en· W2954680890 sur OpenAlexvenueno aff
Johan L. Leander, Jonatan Klaminder, Micael Jonsson, Tomas Brodin, Kjell Leonardsson, Gustav Hellström

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKempe FoundationUmeå UniversitetVattenfall
Mots-clésSalmoTelemetryHydropowerFisheryEnvironmental scienceBiologyFish <Actinopterygii>EcologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic telemetry represents the state-of-the-art technology for monitoring behaviour of aquatic organisms in the wild. Yet, the performance of different systems is rarely evaluated across species and environments. In this study, we evaluate two different acoustic telemetry systems, a commonly used analogue pulse-position-modulation-based system (VEMCO PPM) and a newly developed high-residency digital binary phase shift key-based system (VEMCO HR2), in ability to track downstream migrating Atlantic salmon smolt (Salmo salar) and European eel (Anguilla anguilla) around hydropower facilities. High-precision GPS were used to evaluate precision and accuracy of hyperbolically positioned data derived from each system. The PPM-based system had higher detection range than HR2 and generated more positions per transmission for eels migrating close to bottom than for surface-oriented salmon smolts. HR2 generated tenfold more positions per time unit than PPM, were less sensitive to noise, achieved submetre positional precision, and were considerably more accurate than PPM-derived positions after filtering. HR2 was deemed more capable than PPM in fine-scale positioning at moderate distances at hydropower facilities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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
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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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