An Optical Imaging System for Capturing Images in Low-Light Aquatic Habitats Using Only Ambient Light
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is preferable that methods for monitoring fish behavior, diversity, and abundance be noninvasive to avoid potential bias. Optical imaging facilitates the noninvasive monitoring of underwater environments and is best conducted without the use of artificial lighting. Here, we describe a custom-designed optical imaging system that utilizes a consumer-grade camera to capture images in situ in ambient light. This diver-deployed system can be used to collect time series of occurrences of animals while concurrently obtaining behavioral observations for two weeks to a month (depending on the sampling rate). It has also been configured to be paired with a passive acoustic system to record time-synchronized image and acoustic data. The system was deployed in a protected kelp forest off southern California and captured >1,500 high-quality images per day over 14 days. The images revealed numerous fish species exhibiting biologically important behaviors as well as daily patterns of presence/absence. The optical imaging system is a cost-effective tool that can be easily fabricated and improves upon many of the limitations of previous systems, including deployment length and image quality in low-light and limited-visibility conditions. The system provides a relatively noninvasive way to monitor shallow marine habitats, including protected areas, and can augment traditional survey methods by providing nearly continuous observations and thus yield increased statistical power.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle