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Enregistrement W2111843983 · doi:10.1121/1.4934254

Comparison of Indo-Pacific humpback dolphin (<i>Sousa chinensis</i>) whistles from two areas of western Peninsular Malaysia

2015· article· en· W2111843983 sur OpenAlexaff
Jordan M. Hoffman, Louisa S. Ponnampalam, Claryana Costa Araújo, John Y. Wang, Sui Hyang Kuit, Samuel K. Hung

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensThornhill Medical (Canada)Trent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndo-PacificMangroveHumpback whaleModulation (music)HabitatGeographyAcousticsGeologyFisheryBiologyEcologyWhalePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in the acoustic variables of whistles emitted by Indo-Pacific humpback dolphins (Sousa chinensis) from two coastal locations along western Peninsular Malaysia were investigated. Duration, frequency, and frequency modulation variables were extracted from and used to characterize recordings of free-ranging humpback dolphins that were made using a broadband towed hydrophone. A total of 960 whistles from Matang Mangroves and 823 whistles from Langkawi Island were used in analyses. The whistles of Malaysian humpback dolphins covered frequencies from 1231 to 27 120 Hz with durations from 0.010-1.575 s. Significant multivariate differences were found in whistles emitted between locations. Significant differences were also found between dolphins of the two locations in their whistle duration, frequency modulation, and all frequency variables except for minimum frequency, which is likely under morphological constraints. The differences in whistles may be related to adaptations to the local acoustic habitat or unique whistles may have developed due to social interactions within each location, or broader scale differences resulting from geographic separation between the locations.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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