FLUME TANK TESTING OF AN INNOVATIVE FOOTGEAR TECHNOLOGYUSING SIMULATED SEABEDS
Notice bibliographique
Résumé
There have been many advancements in bottom trawls to reduce physical and biological impacts on benthic habitats. In this study, an innovative aligned-rolling footgear was designed and evaluated for use in the Northern shrimp (Pandalus borealis) fishery in Eastern Canada. We document a novel technique for comparing traditional and experimental footgears using engineering models and simulated seabed conditions in a flume tank. Footgears were compared using direct observation and by measuring warp load during simulated smooth, semi-rough, and rough seabed conditions in contact with bosom or wing footgear sections. Results revealed that the traditional footgear bottom trawl experienced significantly higher warp loads for smooth (0.26 t higher), semi-rough (0.68 t higher), and rough seabed conditions (0.74 t higher) in the bosom section. In the wing section, traditional bottom trawl produced significantly higher warp loads for smooth (0.38 t higher) and rough seabed conditions (0.30 t higher). Bottom trawl with aligned-rolling footgear reduces seabed contact up to 71.5% depending upon depth of penetration modelled. To our knowledge, this study represents the first attempt at using simulated seabed conditions in a flume tank testing footgear technology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».