Determining killer whale (<i>Orcinus orca</i>) call variability from passive acoustic monitoring in the Chukchi and Bering Sea, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Killer whales (Orcinus orca) are a highly vocal species that produce three types of vocalizations; pulsed calls, whistles, and clicks. Unlike the Northern and Southern Resident populations of western Canada and the Pacific Northwest, little is known regarding the acoustic behavior of resident and transient killer whale populations north of the Aleutian Islands in the Bering and Chukchi Seas. Acoustic data were analyzed from moored recorders deployed by the Marine Mammal Laboratory at two sites each in the Bering and Chukchi Seas (BOEM-funded). The recorders sampled at 4 kHz on a 7% duty cycle (Bering) or 16 kHz on a 28% duty cycle (Chukchi). Over 1100 calls were identified, and discrete call classification was conducted using an alphanumerical system that distinguished calls by location, general contour, and segment variation. Parameters analyzed included call duration, start/end frequency, and delta frequency/time; periods of call repetition were common. These results will help determine if resident populations occur in the Chukchi Sea, and identify which transient populations are present. This initial work classifying killer whale sounds in the Arctic and along the Bering Sea shelf will also facilitate comparisons of call types within and among transient and resident killer whale populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».