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Enregistrement W4400044522 · doi:10.1364/ao.522909

Color class and structure-related observable fluorescence response in arctic macroalgae as coastal underwater lidar substrates

2024· article· en· W4400044522 sur OpenAlexafffund
Matthieu Huot, Eric Rehm, Michel Piché, Philippe Archambault

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesSentinelle Nord, Université LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNet
Mots-clésLidarUnderwaterOpticsArcticRemote sensingFluorescenceObservableEnvironmental scienceMaterials scienceGeologyOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of underwater marine biological remote sensing surveys, we consider the fluorescence response of macroalgal and kelp targets to underwater fluorescence laser serial and lidar imaging applications. An investigation of absorption and fluorescence emission via excitation–emission (EEM) spectra of Arctic macroalgal substrates is presented via naturally and artificially generated structural scenarios. Fluorescence was found to increase with algal structure thickness for the kelp Alaria esculenta , both when its output is tested with or without structural modification (increase thickness) of the kelp thallus. Several trials involving other species of all three color classes showed fluorescence output decreased after a thickness increase via layering or structure reconfiguration: a process we suggest is due to fluorescence re-absorption sometimes occurring within and between the rearranged algal structures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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