Quantifying bat call detection performance of humans and machines
Notice bibliographique
Résumé
Methods for detecting echolocation calls in field recordings of bats vary in performance and influence the effective range of a recording system. In experiments using synthetic calls from five species, human detection accuracy was 89.7+/-0.6%, compared to 76.3+/-0.8% for a model-based detector, 72.2+/-0.8% for an energy-based detector, and 98.4+/-0.2% for an optimal linear detector. The energy-based detector was 11 times faster than the model-based detector and 110 times faster than humans. Human accuracy was positively correlated with test duration (R(2)=0.43, P<0.05), meaning that higher accuracy was achieved at the expense of slower performance. Species was a significant factor determining accuracy for all detectors (P<0.001) because of call bandwidth: Narrowband calls concentrated energy in a narrower frequency band and were easier to detect. For a hypothetical recording system, range at 90% human detection accuracy varied from 10 to 35 m among species, while range dropped by approximately 20% using the automated detectors. The optimal detector outperformed humans by 5 dB and the automated methods by 9 dB. The results quantify the tradeoff between detector speed and accuracy and are useful for designing field studies of bats.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».