Pose-gait analysis for cetacean biologging tag data
Notice bibliographique
Résumé
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 a tag on an animal in the field are variable and can change multiple times during a deployment. As a result, the relative orientation of the tag with respect to (wrt) the animal must be determined for analysis. Currently, custom scripts that involve species-specific heuristics 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. Swimming gait is composed of a sequence of body poses that have a specific spatial pattern, and tag-based measurements of this pattern can be utilized to determine the relative orientation of the tag. This work presents an automated data processing pipeline (and software) that takes advantage of these patterns to 1) Identify relative motion between the tag and animal; 2) Estimate the relative orientation of the tag wrt the animal using a data-driven approach; and 3) Calculate gait parameters that are stable and invariant to animal pose. Validation results from bottlenose dolphin tag data show that the average relative orientation error (tag wrt the body) after processing was within 11 degrees in roll, pitch, and yaw directions. The average precision and recall for detecting instances of relative motion in the dolphin data were 0.87 and 0.89, respectively. Tag data from humpback and beluga whales were then used to demonstrate how the gait analysis can be used to enhance tag-based investigations of movement and behavior. The MATLAB source code and data presented in the paper are publicly available (https://github.com/ding-z/cetacean-pose-gait-analysis.git), along with suggested best practices.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».