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Enregistrement W3216976743 · doi:10.1121/10.0008309

Echolocation click characteristics of two fish-eating killer whale populations

2021· article· en· W3216976743 sur OpenAlexaff
Jennifer Wladichuk, Jack Lawson, Stan E. Dosso, Jens C. Koblitz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationWhaleForagingPopulationMasking (illustration)Marine mammalFisheryEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Noise (video)Ambient noise levelHydrophoneEndangered speciesHabitatAcousticsBiologyEcologySound (geography)PhysicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic disturbance has been identified as a threat to the survival of the endangered Southern Resident killer whale (SRKW) population whose critical habitat in the Salish Sea overlaps with busy commercial shipping lanes and popular recreational boating areas. Vessel noise has the potential to mask important sounds used by the whales for navigating, communicating, and foraging. To investigate the impact on foraging, acoustic characteristics of the whales’ echolocation clicks must be known. We collected data on SRKW in the wild using a 2 × 2 m2 23-hydrophone array deployed at short ranges (<500 m). We also acquired data on a neighboring population of Northern Resident killer whales (NRKW), whose numbers are increasing. Comparable results were obtained for most parameters between the two populations. Average peak-to-peak apparent source levels were 203 and 196 dB re 1 μPa at 1 m for SRKW and NRKW, respectively. The two populations had similar mean centroid and peak frequencies ranging between 26–29 kHz and 19–21 kHz, respectively. However, root-mean-square bandwidths differed significantly between the populations, with averages of 52 and 39 kHz for SRKWs and NRKWs, respectively. These results will be used to investigate masking potential under varying ambient noise conditions.

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)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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