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Enregistrement W2000722652 · doi:10.1121/1.4777848

Echolocation signals of foraging killer whales (<i>Orcinus orca</i>)

2002· article· en· W2000722652 sur OpenAlexaffabout
Whitlow W. L. Au, John K. B. Ford, Kelly A. Newman Allman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationWhaleAcousticsChinook windForagingUnderwaterHydrophoneGeologyFish <Actinopterygii>FisheryPhysicsBiologyOceanographyOncorhynchus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fish eating resident killer whales that frequent the coastal waters of Vancouver Island, Canada have a strong preference for chinook salmon. The whales in Johnston Strait often forage along the steep cliffs that extend into the water, echolocating their prey. Echolocation signals were measured with a four hydrophone symmetrical star array and the signals were simultaneous digitized at a sample rate of 500 kHz using a lunch-box PC. A portable VCR recorded the images from an underwater camera located close to the array center. Only signals emanated from close to the beam axis (1185 total) were chosen for a detailed analysis. Killer whales project very broad band echolocation signals (Q 1.3 to 1.5) that tend to have a bimodal frequency structure. Ninety seven percent of the signals had center frequencies between 45 and 80 kHz with a band-width between 35 and 50 kHz. The peak-to-peak source level of the echolocation signal decreased as a function of the one way transmission loss to the array. Source levels varied between 200 and 225 dB re 1 μPa. Using a model of target strength for chinook salmons, the echo levels from the echolocation signals are estimated for different ranges between whale and salmon.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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