Fishing for the missing: The application of recreational fish finders for underwater body detection in shallow waters
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of submerged bodies is essential to increase the possibility of recovery. Different water bodies present different challenges, particularly rivers and the ocean, where chances of detection are vastly reduced. Modern recreational fish finders incorporate multiple sonar technologies, including Sidescan sonar, at high-frequency resolutions, similar to commercial units. Recreational units are widely available and usually hull-mounted, allowing them to be utilized on almost any vessel in shallow and difficult to navigate environments. Recreational fish finders are currently an untapped resource which may assist search teams with the early detection and recovery of human remains submerged in shallow water (<20 m). This research investigated the efficacy of a modern recreational fish finder attached to a kayak to detect human proxies and living human volunteers submerged at shallow depths in (1) two indoor freshwater environments and (2) two outdoor environments (a freshwater lake and a nearshore coastal environment). Results demonstrated that recreational fish finders can detect human bodies submerged in both fresh and saltwater contexts at shallow depths within the water column and on the water bottom. Recreational units equipped with Sidescan sonar (800 kHz) provided the necessary resolution for underwater body detection at shallow depths. These sophisticated sensors are currently used by recreational boaters and anglers, and offer the opportunity to increase the eyes in the water not just by search and recovery teams, but by the public itself.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».