MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415294070 · doi:10.1093/najfmt/vqaf096

Accuracy of calculated speeds from vessel monitoring system data: Considerations for fisheries management

2025· article· en· W4415294070 sur OpenAlexaffabout
Jessica A. Sameoto, Craig J. Brown, David Keith, Chris McGonigle

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensDalhousie UniversityBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingPollingInterval (graph theory)Context (archaeology)Global Positioning SystemScallopBayUnderwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective Vessel monitoring systems (VMSs) transmit positional information on vessels via satellite, and these data are increasingly used by researchers to study and assess fishing activity, where vessel speeds are typically used to identify and categorize fishing from nonfishing activity. In Atlantic Canada, vessel speeds are typically not transmitted with VMS data, requiring speeds to be calculated; this involves assuming a straight-line displacement between successive vessel positions and then dividing this distance by time. Problematically, the ­calculated speed will underestimate the true speed, with the extent of this bias depending on the time between successive records (i.e., the polling interval) and the true underlying movement path. We aim to demonstrate the impact that the VMS polling interval can have on the accuracy of calculated vessel speeds and fishing activity metrics for a fishery with complex movement patterns: the fishery for sea scallop Placopecten magellanicus in the Bay of Fundy, Canada. Our results are discussed in the context of VMS-related considerations for fisheries managers. Methods Through engagement with commercial fishers, we obtained a 1-min GPS tracking data set that describes fine-scale vessel movement of scallop fishing in the Bay of Fundy. Using this 1-min GPS data set, we assessed how changes in the polling interval can influence the performance of speed ranges used to classify fishing activity and quantify the effect of the polling interval on calculated speeds and fishing activity metrics of trip distance, swept area, and the fishing spatial footprint. Results Relatively small increases in the polling interval resulted in marked declines in the accuracy of calculated vessel speeds and derived fishing activity metrics. At the current VMS polling interval of 1 h mandated for scallop fishing in the Bay of Fundy, estimates of trip distance, swept area, and the fishing spatial footprint of individual trips significantly underestimated their true values (27, 25, and 43% of the true values, respectively). However, shorter polling intervals only improved accuracy when the polling interval was less than 35 min. The substantial tortuosity in a scallop vessels path reflects high-frequency movements that are difficult to capture and accurately reconstruct without similarly high-frequency sampling, which in the case of scallop fishing would be polling intervals of approximately 10 min or less. Conclusions The VMS polling interval relative to the frequency of vessel movement affects the accuracy of calculated speeds and metrics of fishing activity. The current 1-h VMS polling interval appears inadequate for resolving the true movement of sea scallop fishing vessels in the Bay of Fundy. However, increased polling does not always improve the accuracy of calculated speeds or fishing activity metrics; therefore, more data is not necessarily better. Although shorter polling intervals may improve the accuracy of vessel tracks and calculated speeds, this would come at an increased cost for fishers since the cost model for VMS is borne by fishers and they pay as a function of the polling frequency. Policy intervention to require instantaneous speed transmission with VMS could benefit future analyses.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,249 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNorth American Journal of Fisheries ManagementMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207