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Enregistrement W4367145130 · doi:10.1121/10.0018957

Celebrating the Navy’s sea canaries: The lives and bioacoustic research accomplishments of white whale (<i>Delphinapterus leucas</i>) collaborators

2023· article· en· W4367145130 sur OpenAlexaboutno aff
Carolyn E. Schlundt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeucasBeluga WhalePorpoiseBioacousticsSound (geography)BelugaWhaleMarine mammalBiologyWhite (mutation)FisheryZoologyEcologyOceanographyArcticAcousticsComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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