Enhanced Use of New Seabed Mapping Technology in the Bedford Basin Through Statistical Imputation and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic data collected by multibeam echosounders (MBES) are increasingly used for high resolution seabed mapping. The relationships between substrate properties and the acoustic response of the seafloor depends on the acoustic angle of incidence and the operating frequency of the sonar. These dependencies are often treated as confounding factors for seabed mapping, yet they can also provide increased information useful for discriminating benthic substrates or habitats. Using a multi-frequency case study from the Bedford Basin, Nova Scotia, machine learning methods are explored that enable increased utilization of MBES data collected at multiple frequencies over a range of incidence angles for seabed mapping. Multiple imputation is used to augment the angular multi-frequency MBES data, which enables accurately modelling distributions of substrate properties at a high spatial resolution. In addition to facilitating continuous spatial prediction, the high-resolution imputed angular models performed favourably compared to alternative approaches. Presenter Bio Originally from Massachusetts, Ben received his B/Sc/ at Acadia University, Nova Scotia, in Earth and Environmental Science, with an honours in paleolimnology. He went on to complete a Ph.D. at Memorial University of Newfoundland, in the Department of Geography, where he studied benthic habitats in coastal Arctic environments. Part of that research was on benthic habitat mapping, which has since become his primary research focus. He currently holds an OFI International Postdoc in the Department of Oceanography at Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, where he is working on benthic habitat mapping in the Northwest Atlantic region at fine and broad scales, including locations in the Bay of Fundy, eastern shore of Nova Scotia, and broader continental shelf.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».