Identification of echoes from demersal aggregations of hake, <i>Merluccius productus</i>, in the Gulf of California
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The distribution of Pacific hake, Merluccius productus, extends from Northern Canada to Southern Baja California and into the Gulf of California (GC), Mexico. In an emergent fishery in the Northern GC, hake dominates finfish catches from February to May. Developing management strategies aiming to make this fishery sustainable requires estimates of abundance, which can be provided by the acoustic-trawl method. To identify echoes from daytime demersal aggregations of hake, we use ranges of the sum and difference of mean volume backscattering strength (SV) measured at 38 and 120 kHz. More than 90% of the summed 38-kHz volume backscattering coefficient (sV38) associated with hake-only catches are retained using −4.2 < SV120 – SV38 < 0.9 and −122.0 < SV38 + SV120 < −110.4 dB. These ranges mostly differ for cusk-eel, family Ophidiidae, and scorpionfishes, family Scorpaenidae, which are frequently caught with hake in the Northern GC, but overlap completely for sharks, family Triakidae. To estimate the accuracy of the putative hake backscatter, we present a novel method that accounts for the spatial distribution of area backscattering coefficient, the sensitivity and specificity of the hake-identification ranges, and the acoustic-proportions of hake and the other species.
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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) | 0,000 | 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 ».