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Enregistrement W4406127300 · doi:10.3389/frsen.2024.1484283

Identifying community-driven priority questions in acoustic backscatter research

2025· article· en· W4406127300 sur OpenAlexafffund
Vincent Lecours, Benjamin Misiuk, Felix Butschek, Philippe Blondel, Giacomo Montereale Gavazzi, VL Lucieer, Chris McGonigle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Remote Sensing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesBritish Antarctic SurveyNorges Geologiske UndersøkelseLeibniz-GemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of HullGrantham Research Institute on Climate Change and the Environment, London School of Economics and Political ScienceUniversity of South FloridaVlaamse regeringUniversidad de Castilla-La ManchaGEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung KielLeibniz-Institut für Ostseeforschung WarnemündeBangor UniversityDalhousie UniversityLondon School of Economics and Political ScienceVlaams Instituut voor de ZeeUniversidade Federal do Espírito SantoUniversity of St AndrewsFlotte Océanographique FrançaiseInstitut Français de Recherche pour l'Exploitation de la MerUniversity of the Highlands and IslandsNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity College DublinUniversité du Québec à ChicoutimiHeriot-Watt UniversityU.S. Army Corps of EngineersTechnische Universiteit DelftOffice of Coast SurveyCurtin University of Technology
Mots-clésBackscatter (email)Remote sensingEnvironmental scienceComputer scienceGeologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Remotely-sensed acoustic backscatter is an indispensable tool for seabed mapping, among other disciplines. Almost a decade after the GeoHab Backscatter Working Group published its guidelines and recommendations report, new technologies, new challenges and new questions have emerged. Given the range of potential backscatter research avenues, it can be difficult to align research programs with the priorities of the community of practice. Prioritization of backscatter research topics is thus necessary to establish a roadmap for acoustic backscatter research efforts. Methods We asked the international community working with acoustic backscatter to submit their priority research questions over a 5- to 10-year horizon. We analyzed and curated a total of 177 research questions from 73 contributors, and the resulting 104 questions were grouped into eight broad recurring themes: “Technologies”, “Calibration”, “Data acquisition and ground-truthing”, “Data processing”, “Post-processing, quality control, data handling, and curation”, “Data analysis”, “Data interpretation”, and “Applications and end uses”. A follow-up survey based on the final list of questions was distributed to characterize the community working with backscatter and to identify key research priorities. Results A total of 120 responses originating from 23 countries were used for the analyses. Most respondents were researchers (68%), while others were technicians (25%) or department or program managers (11%), among other roles. Affiliations of respondents included academia (43%), governmental agencies (37%), and industry/private sector (18%). After scaling the responses, the most commonly selected theme was “Post-processing, quality control, data handling, and curation”, followed by “Calibration” and “Data analysis”. Respondents consistently ranked several research questions as priorities. The two questions that were identified as priorities by over 25% of respondents were “How can we move towards absolute calibration of different systems to allow interregional comparisons?”, and “How can we quantify seafloor backscatter quality and develop standards similar to what exists with bathymetry?”. Discussion All eight themes are represented in the top 10 priority questions, underscoring the need for contributions to backscatter research from multiple perspectives to advance the field. The ranking of priority questions encourages collaboration within the community and will serve as a roadmap for backscatter research programs over the next decade.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,204
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,204
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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