Celebrating the Navy’s sea canaries: The lives and bioacoustic research accomplishments of white whale (<i>Delphinapterus leucas</i>) collaborators
Notice bibliographique
Résumé
The Navy Marine Mammal Program has engaged many different species over the years to accomplish missions of finding and retrieving objects in the marine environment, and asset protection, but perhaps none has been so engaging as the white whale, or beluga (Delphinapterus leucas). At a time when the Cold War focus moved to the frigid waters of the Artic, the Navy needed echolocating, deep diving, cold-water experts. Enter, the belugas. Unique because of their all-white color, lack of a dorsal fin, and extensive repertoire of bird-like vocalizations (hence the moniker “sea canary”), the group with their naturally curious, gregarious demeanor and malleable melons, also quickly began to grace the pages of scientific journals and book chapters with their acoustic capabilities for a period of approximately 30 years. Most notably among them were a female named MUK (after the Inuit word muk tuk for whaleskin and blubber) and a male named NOC (after the tiny biting summer flies known as no-see-ums). Together, these two whales expanded our knowledge of marine mammal bioacoustics and physiology with their collaboration on projects related to detection, hearing, echolocation, nasal pressure, sound production, human-speech mimicry, net-aided foraging, diving physiology, stress hormones, reproduction, growth, and development.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».