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TIME-EXPANSION AND ZERO-CROSSING PERIOD METER SYSTEMS PRESENT SIGNIFICANTLY DIFFERENT VIEWS OF ECHOLOCATION CALLS OF BATS

2001· article· en· W2176902913 sur OpenAlexaff
M. Brock Fenton, Sylvie Bouchard, Maarten J. Vonhof, Joanna Zigouris

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationZero crossingMetreAcousticsZero (linguistics)DetectorGeodesyPhysicsTelecommunicationsComputer scienceGeologyElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared 2 bat detecting systems that use condenser microphones, 1 that performed computer analysis (Anabat6) of the output of a zero-crossing period meter (Anabat system) and the other that performed computer analysis (Canary 1.2) of the output of slowed-down (= time-expanded) recordings (Racal system). The 2 systems provided significantly different pictures of both numbers and characteristics (highest frequency, lowest frequency, and duration) of echolocation calls, whether recorded from free-flying bats in the field or from a stationary bat in the laboratory. Although the AnabatII detector was slightly more sensitive than the QMC S200 detector, the Racal system detected more echolocation calls than the Anabat system; the 19-dB difference in sensitivity was associated with a zero-crossing period meter in the Anabat system. Results suggest 2 recommendations. First, that analysis using zero-crossing period meters should not be used to describe echolocation behavior or calls of bats. Second, that studies of activity and use of habitat based on analysis using zero-crossing period meters should involve calibration against more sensitive bat-detecting systems.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations48
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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