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Enregistrement W2067501898 · doi:10.1121/1.4808645

Effectiveness of acoustic localization in documenting spatial and temporal patterns in autumn migration of bowhead whales in the Alaskan Beaufort sea

2004· article· en· W2067501898 sur OpenAlexaff
Susanna B. Blackwell, Robert G. Norman, Charles R. Greene, Miles W. McLennan, Trent L. McDonald, W. John Richardson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensLGL (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaufort seaSeafloor spreadingOceanographyShoreGeologySubmarine pipelineGeographyEnvironmental sciencePhysical geographyArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During September 2001, 2002 and 2003, westbound bowhead whales were localized acoustically using directional autonomous seafloor acoustic recorders (DASARs). Each year, ∼10 500–45 600 calls were detected over 23–36 days by an array of 11 DASARs deployed 6.5–22 km northeast of the oil-production island Northstar. Locations of origin for the 29% (2001) and 75% (2002) of the calls detected by two or more DASARs were determined by triangulation. Peak call detection rates occurred near 20 September in 2002 and 2003, but early in the month in 2001. In 2003, peak call detection rates exceeded 550 calls/hour. Upsweeps, downsweeps and constant-frequency calls made up 66%–68% of the calls each year. The migration corridor was similar in 2001 and 2002, but closer to shore by ∼10 km in 2003. Comparisons with yearly aerial censuses by the Minerals Management Service showed that the two methods both documented migration timing and the offshore distance of the migration corridor. Aerial surveys covered a larger area and continued after onset of freeze-up. The acoustic method revealed more temporal and spatial details because it operated continuously over long periods independent of weather and darkness, and provided far more detections of whales. [Work supported by BP.]

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)0,001
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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