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Enregistrement W1903492469 · doi:10.1111/mms.12250

An evaluation of active acoustic methods for detection of marine mammals in the Canadian Beaufort Sea

2015· article· en· W1903492469 sur OpenAlexafffundabout
Cynthia D. Pyć, Maxime Geoffroy, Frank Reier Knudsen

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversité LavalBP (Canada)
Organismes subventionnairesArcticNetAurora Research InstituteBP Exploration Operating Company Limited
Mots-clésBeluga WhaleBeaufort seaMarine mammals and sonarMarine mammalLeucasSonarBelugaBeaufort scaleFisheryCetaceaOceanographySound (geography)ArcticEnvironmental scienceGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A commercially available fisheries sonar was mounted on an icebreaker and evaluated during an environmental baseline study in the Canadian Beaufort Sea, to determine the applicability of active acoustic monitoring (AAM) for marine mammal detection by comparing marine mammal observer (MMO) visual sightings and active acoustic detections. During 170 h of simultaneous MMO and AAM, 115 bowhead whales (Balaena mysticetus) and four beluga whales (Delphinapterus leucas) were visually sighted by MMOs, while 59 sonar detections of bowhead whales occurred using AAM. The fisheries sonar detected 92% of the cetaceans observed within 2,000 m. Additional observations of ringed seals (Pusa hispida) and bearded seals (Erignathus barbatus) were recorded both by MMOs and AAM. Comparative results indicate that a commercially available active acoustic system can consistently detect marine mammals within varying ranges dictated by water column properties. Shallow environments and strong pycnoclines currently present challenges to AAM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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