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Enregistrement W3112840771 · doi:10.21203/rs.3.rs-116685/v1

Evidences of Intra-Group Orca Call Rate Modulation Using A Small-Aperture Four Hydrophone Array

2020· preprint· en· W3112840771 sur OpenAlexaboutno aff
Marion Poupard, Helena Symonds, Paul Spong, Hervé Glotin

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHydrophoneAperture (computer memory)ShoreComputer scienceGeologyHabitatTelecommunicationsGeographyOceanographyAcousticsEcologyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acoustic emissions are vital to orcas ( Orcinus orca ) to socialize, hunt, orient, and maintain spatial awareness. In order to better analyze their inter and intra-group communication, we propose a novel protocol that allows us to associate vocalizations with their emitter (individual/matriline). Our approach is based on a low cost small-aperture four hydrophone array fixed near the shore up to a few km away from the orcas’ path, operated in conjunction with visual identification. It was conducted in the summer of 2019 off northern Vancouver Island, Canada, at the research station OrcaLab. A total of 722 calls were extracted and localized in azimuth via the hydrophone array from 3 case studies in which different events took place.We then calculated the Call Rate (CR) for each individual/matriline in order to describe their acoustic activity. Results show that CR is modulated according to the distance of the signaler from the joint group, the presence of another group, and the anthropic pressure (nearby cruise ship). This shows evidence of intertwined calls. This protocol does not interfere with the animals and opens new perspectives towards inter and intra-group communication analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,175 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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