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Enregistrement W3205747208 · doi:10.3389/fmars.2021.681036

Intra-Group Orca Call Rate Modulation Estimation Using Compact Four Hydrophones Array

2021· article· en· W3205747208 sur OpenAlexaboutno aff
Marion Poupard, Helena Symonds, Paul Spong, Hervé Glotin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la RechercheBpifranceAnnenberg Foundation
Mots-clésBioacousticsComputer scienceAzimuthInterference (communication)TelemetryShoreTelecommunicationsEnvironmental scienceAcousticsGeologyOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic emissions are vital for orca ( Orcinus orca ) socializing, hunting, and maintaing spatial awareness. Studying the acoustic emissions of orcas on an individual basis often results in interference with their natural behaviors through mounting tags or following by boat. In order to analyze their inter- and intra-group communication, we propose a study allowing us to associate vocalizations with their emitter (matriline and when possible individual). Such a non-interfering device for allocating calls to individual orcas could substantially boost our understanding of their complex acoustic world. Our experimental protocol was based on a compact array of four hydrophones fixed near the shore, operable up to 1 km away from the path of orcas. It was used during summer 2019 at the research station OrcaLab, northern Vancouver Island, Canada. A total of 722 calls were extracted, jointly with visual identification and azimuth of surfacing orcas, allowing validation of the acoustic diarization and azimuth estimations of the orca calls. We then calculated the Call Rate (CR) for each matriline or when possible individual in order to describe their acoustic activity. Preliminary results show that CR could be modulated according to the distance of the signaler from a group, the presence of another group, or anthropic pressure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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