MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W226434685 · doi:10.35691/jbm.4102.0004

On Individual, Sex and Age Differentiation ofIndian House Crow (Corvus splendens) Call: APreliminary Study in Potohar, Pakistan

2014· article· en· W226434685 sur OpenAlexaff
Waqas Hameed, Inayat Ullah, Safia Janjua, Fakhar -i-Abbas, Afsar Mian

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresource Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrogramCall durationFormantJuvenilePopulationSpeech recognitionStatisticsDemographyAudiologyGeographyBiologyMathematicsTelecommunicationsComputer scienceEcologyMedicineVowel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering importance of acoustics studies in population biology, 500 calls of the Indian House Crow (Corvus splendens) were recorded in morning - mid-afternoon hours (January-February, 2009) from 23 sites of urban areas of Potahar (Punjab, Pakistan). Calls were recorded using Sony CFS 1030 S sound records (sampling rate = 48 KHz) and edited using Sound Analysis Pro (Version 1.02). software using FFT method rate 50%, data window 9.27 ms, advanced window 1.36 ms. Through editing of calls, we selected 60 (37 ƃƃ, 17 ƂƂ, 6 Juvenile ƃƃ) good quality spectrograms for detailed analysis. Spectrograms were characterized by rapid frequency modulations using 6 (call pitch, mean pitch goodness, mean frequency of the calls, frequency of modulations, mean amplitude modulation, mean wiener entropy) acoustic parameters. Significance of difference was analysed using Multivariate and Discriminate Function Analysis. Calls could be assigned to correct individual in 10.8% males, 21.0% females, and 42.9% juveniles, which was significantly higher than percentage of correct classification per chance. Calls could be attributes to correct sex in 88.5% and to correct age group in 80.6% of cases.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bioresource ManagementMême sujetAnimal Vocal Communication and BehaviorTravaux en français237 207