<scp>ArcticBirdSounds</scp>: An open‐access, multiyear, and detailed annotated dataset of bird songs and calls
Notice bibliographique
Résumé
Tracking biodiversity shifts is central to understanding past, present, and future global changes. Recent advances in bioacoustics and the low cost of high-quality automatic recorders are revolutionizing studies in biogeography and community and behavioral ecology with a robust assessment of phenology, species occurrence, and individual activity. This large volume of acoustic recordings has recently generated a plethora of datasets that can now be handled automatically, mostly via big data methods such as deep learning. These approaches need high-quality annotations to classify and detect recorded sounds efficiently. However, very few strongly annotated datasets-that is, with detailed information on start and end time of each vocalization-are openly accessible to the public. Moreover, these datasets mostly cover temperate species and are usually limited to a single year of recordings. Here, we present ArcticBirdSounds, the first open-access, multisite, and multiyear strongly annotated dataset of arctic bird vocalizations. ArcticBirdSounds offers 20 h of annotated recordings over 2 years (2018, 2019), taken from 15 distinct plots within six locations across the Arctic, from Alaska to Greenland. Recordings cover the arctic vertebrates' breeding period and are evenly spaced during the day; they capture most species breeding there with 12,933 temporal annotations in 49 classes of sounds. While these data can be used for many pressing ecological questions, it is also a unique resource for methodological development to help meet the challenges of fast ecosystem transformations such as those happening in the Arctic. All data, including audio files, annotation files, and companion spreadsheets, are available in an Open Science Framework repository published under a CC BY 4.0 License.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».