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Enregistrement W3128529515 · doi:10.1016/j.ecolind.2021.107435

The utility of different acoustic indicators to describe biological sounds of a coral reef soundscape

2021· article· en· W3128529515 sur OpenAlexafffund
Sean A. Dimoff, William D. Halliday, Matthew K. Pine, Kristina L. Tietjen, Francis Juanes, Julia K. Baum

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCentre for Asia-Pacific InitiativesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLiber Ero FoundationMitacsW. Garfield Weston FoundationUniversity of Victoria
Mots-clésReefCoral reefSoundscapeEnvironmental scienceCoralShrimpSound (geography)OceanographyFisheryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring coral reefs is vital to the conservation of these at-risk ecosystems. While most current monitoring methods are costly and time-intensive, passive acoustic monitoring (PAM) could provide a cost-effective, large scale reef monitoring tool. However, for PAM to be reliable, the results must be field tested to ensure that the acoustic methods used accurately represent the certain ecological components of the reef being studied. For example, recent acoustic studies have attempted to describe the diversity of coral reef fish using the Acoustic Complexity Index (ACI) but despite inconsistent results on coral reefs, ACI is still being applied to these ecosystems. Here, we investigated the potential for ACI and sound pressure level (SPL – another common metric used), to accurately respond to biological sounds on coral reefs when calculated using three different frequency resolutions (31.2 Hz, 15.6 Hz, and 4 Hz). Acoustic recordings were made over two to three-week periods in 2017 and 2018 at sites around Kiritimati (Christmas Island), in the central equatorial Pacific. We hypothesized that SPL would be positively correlated with the number of nearby fish sounds in the low frequency band and with snapping shrimp snaps in the high frequency band, but that ACI would rely on its settings, specifically its frequency resolution, to describe sounds in both frequency bands. We found that nearby fish sounds were partially responsible for changes in low frequency SPL in the morning, during crepuscular chorusing activity, but not at other times of day. Snapping shrimp snaps, however, were responsible for large changes in high frequency SPL. ACI results were reliant on the frequency band chosen, with the 31.2 Hz frequency resolution models being chosen as the best models. In the low frequency band, the effect of fish knocks was positive and significant only in the 31.2 Hz and 15.6 Hz models while in the high frequency band snapping shrimp snaps were negatively associated with ACI in all frequency resolutions. These results contribute to a growing body of evidence against the continued use of ACI without standardization on highly energetic underwater ecosystems like coral reefs and highlight the importance of extensive field testing of new acoustic metrics prior to their adoption and proliferation.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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