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Enregistrement W3216674600 · doi:10.1121/10.0007587

Marine mammal phonations of Barkley Canyon: A publicly available annotated data set

2021· article· en· W3216674600 sur OpenAlexaffabout
Jasper Kanes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensOcean Networks Canada Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine mammalCanyonFisherySperm whaleWhaleHumpback whaleOceanographyGeographyMammalBiologyEcologyGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine mammal phonations were manually annotated in a subset of hydrophone data collected by Ocean Networks Canada from May 2013 to January 2015 to produce a data set that could be used for algorithm development and marine mammal research. Data were collected near Barkley Canyon, a biologically productive submarine canyon approximately 60 km southwest of Vancouver Island that draws aggregations of euphausiids, hake, herring, and larger animals. The data set contains 10 905 annotated phonations from fin whales, blue whales, humpback whales, sperm whales, orcas, Pacific white-sided dolphins, Risso’s dolphins, and other delphinids. All three regional orca ecotypes are represented within the data set. Humpback whale vocalizations were found in nearly ½ of all files analyzed, and fin whales were conclusively identified in approximately ¼ of files though may be present in up to ½ of files. Blue whale phonations were uncommon and only recorded in the fall and early winter. While sperm whales, Pacific white-sided dolphins, and Risso’s dolphins were noted in only 3%–7% of files, they visited the site most days. Orcas were rare visitors to the area. This data set will be made publicly available for further use.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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