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Enregistrement W4416757150 · doi:10.3390/jmse13122255

Robust Daytime In Situ Target Strength Estimation of Pacific Hake (Merluccius productus) over a Wide Size Range

2025· article· en· W4416757150 sur OpenAlexaffabout
Dezhang Chu, Stéphane Gauthier, Stephen de Blois, Julia Clemons, Rebecca Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNorthwest Fisheries Science CenterNational Marine Fisheries ServiceNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésTarget strengthHakeDaytimeFish stockBiomass (ecology)Stock (firearms)Range (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate determination of the target strength (TS) of a fish species is essential for estimating the biomass of fish stocks using acoustic technology. This study estimated the daytime in situ target strength of Pacific hake (Merluccius productus) at 38 kHz using echosounder data collected during hake biomass acoustic-trawl surveys and research cruises conducted from 2009 to 2019 by U.S. and Canadian scientists. The intercept term for the 20-log TS regression over fish length at 38 kHz, b20 was found to be −67.9 dB re 1 m2 (CI: −68.09, −67.72), closely aligning with the currently used value of −68 dB in biomass assessments. Applying the revised b20 value of −67.9 dB in past stock assessments suggests that biomass estimates would be underestimated by less than 3%, which is well within the typical uncertainty range of fish stock assessments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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