Combining Imaging Sonar Counting and Underwater Camera Species Apportioning to Estimate the Number of Atlantic Salmon and Striped Bass in the Miramichi River, New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A combined method incorporating an imaging sonar and underwater cameras was tested for assessing the size of adult Atlantic Salmon Salmo salar and Striped Bass Morone saxatilis populations in one of the main tributaries of the Miramichi River, New Brunswick, Canada. The number of fish recorded with the sonar in October 2019 was apportioned using the species ratio from the underwater camera data. The combined method estimated 358 Atlantic Salmon and 255 Striped Bass when the species ratio was applied every day and 274 Atlantic Salmon and 337 Striped Bass when the monthly species ratio was applied. The counts were compared to catches in a downstream index trap net using estimated values for trap-net catchability and for the proportion of fish ascending to the same tributary. Depending on the estimated values, the sonar–camera counts were between 40% and 190% of the estimated Atlantic Salmon numbers in the index net. For Striped Bass, the same estimated catchability and proportion values produced a lower agreement (sonar–camera count = 5–24% of the adjusted catch) because unlike Atlantic Salmon, Striped Bass do not deterministically migrate up the tributary in autumn. The fish were mostly detected overnight, and the trends in daily numbers of fish detected with the combined sonar–camera method were similar to the catches in the index net, with most Atlantic Salmon being detected mid-month and most Striped Bass being detected at the end of the month. The similarity of the fish counts with the adjusted trap-net catch and the new information about migration timing demonstrate that the sonar–underwater camera combination can provide tributary-specific and timely information on the Atlantic Salmon population in the Miramichi River.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».