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Enregistrement W2331619482 · doi:10.3166/ts.30.219-242

Décomposition parcimonieuse des chants de cétacés pour leur suivi

2013· article· fr· W2331619482 sur OpenAlexvenueno aff
Yann Doh, Joseph Razik, Sébastien Paris, Olivier Adam, Hervé Glotin

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)Art

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours de la période de reproduction, les baleines à bosse mâles émettent des vocalises organisées et, pour certaines, répétées formant ainsi le leitmotiv d’un chant. Principalement, dans le but de mieux appréhender le comportement de ces baleines et notamment les interactions entre individus (mâle/mâle, mâle/femelle), plusieurs études sont actuellement menées sur ces chants. Dans cette étude, nous nous intéressons aux unités sonores, vocalises séparées par 2 silences, qui composent ces chants, à leurs récurrences, et à leurs structurations. Cependant, tous ces paramètres dépendent de l’année et du lieu d’enregistrement. Des travaux antérieurs ont souligné la nécessité de méthodes objectives pour la classification de ces unités sonores. L’analyse détaillée des vocalisations a montré que les caractéristiques d’une unité peuvent changer brusquement pendant toute sa durée, ce qui les rend difficiles à caractériser et à grouper systématiquement. Cet article propose un codage parcimonieux des chants afin de déterminer leurs composantes stables de celles qui varient, pour différentes échelles de temps. Une définition de la complexité du code est également proposée afin de séparer les composantes du chant du bruit mer. Notre méthode est illustrée sur un chant précédemment analysé. Les résultats sont donnés pour le classement d’unités sonores et aussi de sous-unités sonores, notion que notre équipe a introduite précédemment. Cette étude montre statistiquement que les codes les plus courts sont les plus stables et surviennent avec une fréquence similaire sur deux années consécutives, tandis que les plus longues unités sont clairement différentes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2013
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Résumé présentoui

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