Soundscape fishing: Spatial variability in a low-frequency fish chorus in the southern California kelp forest
Notice bibliographique
Résumé
The kelp forests off the coast of southern California support a diverse assemblage of fishes, many of which are known to produce sound. Here, the spatial variability of a low-frequency (325–545 Hz) fish chorus recorded at three sites near the kelp forests off La Jolla, California, is described. This chorus dominated the dusk soundscape at all sites in May/June 2015, 2016, and 2017. During these times, spectral levels around 400 Hz increased by approximately 30 dB over a period of 3 h between 19:00 and 22:00 local time. The location of the fish chorus was estimated during each year using beamforming and time difference of arrival (TDOA) techniques on signals recorded by either a two-element 30-m aperture linear seafloor array or an array with four-elements, 20-m aperture in a tetrahedral-shaped configuration. This location was relatively constant during the chorusing each night. Environmental factors such as temperature, macroalgae assemblage and bottom cover, and geological features were investigated as possible drivers of the spatial distribution of the chorus. [Research supported by California Sea Grant (R/HCME-28) and a Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) Postgraduate Scholarship-Doctoral (PGS D-3).]
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».