Characterization of jellyfish movement, distribution patterns and biogeochemical importance using multi-platform remote sensing observations
Notice bibliographique
Résumé
The study of jellyfish blooms, which comprise large amounts of individuals that spread over broad areas, is a multi-scale scientific endeavor. Focusing on seasonal blooms of the scyphozoan jellyfish Rhopilema nomadica in the eastern Mediterranean, we show how integration of remote sensing observations from multiple platforms enables a broad perspective on jellyfish blooms, providng new insights over a wide range of spatial and temporal scales - from the behavior of individuals to the spatial characteristics and biogeochemical importance of the bloom as a whole. At the smallest scale, jellyfish swimming behavior is characterized through Lagranian tracking the trajectories of multiple adjacent individuals as appear in videos taken by drones hovering over the bloom. Results from this analysis show aggregated jellyfish exhibit distinct directional swimming behavior, which is oriented away from the coast and against the direction of surface gravity waves. At the regional scale, time varying spatial characteristics of the jellyfish bloom are extracted from aerial images taken from light airplanes. Based on the images we estimate the biomass of the jellyfish comprising the bloom, and characterize the way it is distributed along the coast. Finally, based on comparison with consecutive satellite images of surface chlorophyll concentrations, which is used as a tracer to transport by the currents, we link the displacement of the jellyfish swarm to fine scale (~1-100 km) circulation patterns. This research sheds new light on the characteristics of Rhopilema nomadica blooms in the eastern Mediterranean, and emphasises the advantages of incorporating multi-platform remote sensing observations in regional studies of jellyfish blooms worldwide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».