Acoustic recording systems for baleen whales and killer whales on the west coast of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The threat to the survival of several whale species and the introduction of the Species at Risk Act (SARA) has highlighted the need for better knowledge about the biology and ecology of marine mammals in Canadian waters. The North Pacific right whale (Eubalaena japonica), once plentiful across much of the North Pacific Ocean, is now rarely seen in coastal British Columbian waters, and the number of killer whales (Orcinus orca) in southern British Columbia has been steadily decreasing in recent years. The recovery plan for these species is based on the gathering of baseline data on occurrence, distribution, abundance and habitat, and one significant component of this data collection is based on the deployment of multiple passive acoustical recording systems off the coast of British Columbia. In addition to the development and use of a simple but effective two-hydrophone array, two different autonomous passive acoustical instruments have been developed, one deployable at shore sites and the other for offshore locations. To limit data storage and power requirements, both of these systems have been equipped with killer whale recognition hardware to record only when the probability of killer whales in the area is relatively high. In addition the offshore units have been designed as hybrid recorders, sampling at 1000 Hz for the larger baleen whales and 20 kHz when killer whales are present. Both of these instruments have been designed for deployment periods as long as 12 months and are presently deployed in locations along the BC coast. The analysis of the large data sets from these instruments is a challenge and we are currently investigating the use of neural network algorithms to perform not only species recognition but also, with regards to the killer whale population, clan or group identification. The goal is to adapt these algorithms directly into the self-contained instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».