Innovative management of accelerometry, inertial, acoustic, and satellite data using netCDF and Postgres
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, as part of the Ocean Tracking Network’s bioprobe initiative, 20 grey seals (Halichoerus grypus) were tagged with a high-resolution (> 30 Hz) inertial tags (> 30 Hz), a depth-temperature satellite tag (0.1 Hz), and an acoustic transceiver on Sable Island for 6 months. Comparable to similar large-scale studies in movement ecology, the unprecedented size of the data (gigabytes for a single seal) collected by these instruments raises new challenges in efficient database management. Here we propose the utility of Postgres and netCDF for storing the biotelemetry data and associated metadata. While it was possible to write the lower-resolution (acoustic and satellite) data to a Postgres database, netCDF was chosen as the format for the high-resolution movement (acceleration and inertial) records. Even without access to cluster computing, data could be efficiently (CPU time) recorded, as 920 million records were written in < 3 hours. ERDDAP was used to access and link the different datastreams with a user-friendly Application Programming Interface. This approach compresses the data to a fifth of its original size, and storing the data in a tree-like structure enables easy access and visualization for the end user.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».