Beluga whale,<i>Delphinapterus leucas</i>, vocalizations from the Churchill River, Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Classification of animal vocalizations is often done by a human observer using aural and visual analysis but more efficient, automated methods have also been utilized to reduce bias and increase reproducibility. Beluga whale, Delphinapterus leucas, calls were described from recordings collected in the summers of 2006-2008, in the Churchill River, Manitoba. Calls (n=706) were classified based on aural and visual analysis, and call characteristics were measured; calls were separated into 453 whistles (64.2%; 22 types), 183 pulsed∕noisy calls (25.9%; 15 types), and 70 combined calls (9.9%; seven types). Measured parameters varied within each call type but less variation existed in pulsed and noisy call types and some combined call types than in whistles. A more efficient and repeatable hierarchical clustering method was applied to 200 randomly chosen whistles using six call characteristics as variables; twelve groups were identified. Call characteristics varied less in cluster analysis groups than in whistle types described by visual and aural analysis and results were similar to the whistle contours described. This study provided the first description of beluga calls in Hudson Bay and using two methods provides more robust interpretations and an assessment of appropriate methods for future studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».