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Enregistrement W4223912998 · doi:10.1121/10.0010124

Acoustic detection range of right whale upcalls identified in near-real time from a moored buoy and a Slocum glider

2022· article· en· W4223912998 sur OpenAlexafffund
Hansen D. Johnson, Christopher T. Taggart, Arthur E. Newhall, Ying-Tsong Lin, Mark F. Baumgartner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBureau of Ocean Energy ManagementOffshore Energy Research AssociationMassachusetts Clean Energy Center
Mots-clésGliderBuoyUnderwater gliderBaleenRange (aeronautics)WhaleAmbient noise levelGeologyRight whaleEnvironmental scienceAcousticsRemote sensingMarine engineeringSound (geography)OceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to characterize the detection range of a near real-time baleen whale detection system, the digital acoustic monitoring instrument/low-frequency detection and classification system (DMON/LFDCS), equipped on a Slocum glider and a moored buoy. As a reference, a hydrophone array was deployed alongside the glider and buoy at a shallow-water site southwest of Martha's Vineyard (Massachusetts, USA) over a four-week period in spring 2017. A call-by-call comparison between North Atlantic right whale upcalls localized with the array (n = 541) and those detected by the glider or buoy was used to estimate the detection function for each DMON/LFDCS platform. The probability of detection was influenced by range, ambient noise level, platform depth, detection process, review protocol, and calling rate. The conservative analysis of near real-time pitch tracks suggested that, under typical conditions, a 0.33 probability of detection of a single call occurred at 6.2 km for the buoy and 8.6-13.4 km for the glider (depending on glider depth), while a 0.10 probability of detection of a single call occurred at 14.4 m for the buoy and 22.6-27.5 km for the glider. Probability of detection is predicted to increase substantially at all ranges if more than one call is available for detection.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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