Notice bibliographique
Résumé
DIrectional Frequency Analysis and Recording (DIFAR) sonobuoys have been used by the Navy for many decades, providing magnetic bearings to low frequency (less than 4 kHz) sound sources from a single sensor.Computing advances have made this acoustic sensor technology increasingly easy to use and more powerful.The information presented here is intended to help new users determine when DIFAR sensors are or are not appropriate in whale acoustics research.Acoustic detection ranges for baleen whales average near 20 km but vary from 5 to 100 km depending on conditions.Radio reception range from DIFAR sonobuoys to a typical research vessel averages 18 km with an omni directional antenna on the ship and standard antenna on the sonobuoy.DIFAR bearing accuracy is analyzed for a set o f whale calls where the track o f the whale was well known.Bearings from the DIFAR sensor were found to have a standard deviation of 2.1 degrees.Systematic error and magnetic deviation can be removed using DIFAR bearings to the sound o f the research vessel at a known location.A DIFAR sensor array requires fewer sensors than a conventional hydrophone array and sometimes provides more accurate source locations than the "time o f arrival" hyperbolic methods used with conventional hydrophones.Continuous sounds such as ships are more easily localized with DIFAR sensors than with conventional hydrophones, because it is often difficult to find transient features upon which to estimate the time differences needed for hyperbolic fixing with a conventional hydrophone array.DIFAR hydrophone systems are well suited to right, blue, minke, fin and other baleen whale calls, as well as numerous other sound sources including ships.Vol. 32 No. 2 (2004) -
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».