Pose-gait analysis for cetaceans with biologging tags
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biologging tags are a key enabling tool for investigating cetacean behavior and locomotion in their natural habitat. Identifying and then parameterizing gait from movement sensor data is critical for these investigations. But how best to characterize gait from tag data remains an open question. Further, the location and orientation of the tag on an animal in the field are variable and can change multiple times during deployment. As a result, the relative orientation of the tag with respect to (wrt) the animal must be determined before a wide variety of further analyses. Currently, custom scripts that involve specific manual heuristics methods tend to be used in the literature. These methods require a level of knowledge and experience that can affect the reliability and repeatability of the analysis. The authors of this work argue that an animal’s gait is composed of a sequence of body poses observed by the tag, demonstrating a specific spatial pattern in the data that can be utilized for different purposes. This work presents an automated data processing pipeline (and software) that takes advantage of the common characteristics of pose and gait of the animal to 1) Identify time instances associated with occurrences of relative motion between the tag and animal; 2) Identify the relative orientation of tag wrt the animal’s body for a given data segment; and 3) Extract gait parameters that are invariant to pose and tag orientation. The authors included biologging tag data from bottlenose dolphins, humpback whales, and beluga whales in this work to validate and demonstrate the approach. Results show that the average relative orientation error of the tag wrt the dolphin’s body after processing was within 11 degrees in roll, pitch, and yaw directions. The average precision and recall for identifying relative tag motion were 0.87 and 0.89, respectively. Examples of the resulting pose and gait analysis demonstrate the potential of this approach to enhance studies that use tag data to investigate movement and behavior. MATLAB source code and data presented in the paper were made available to the public ( https://github.com/ding-z/cetacean-pose-gait-analysis.git ), with suggestions related to tag data processing practices provided in this paper. The proposed analysis approach will facilitate the use of biologging tags to study cetacean locomotion and behavior.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».