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Enregistrement W4378907137 · doi:10.47536/jcrm.v2i3.502

Finding similar trailing edges in large collections of photographs of sperm whales

2000· article· en· W4378907137 sur OpenAlexfundno aff
Ruben Huele, Helias A. Udo de Haes, J. N. Ciano, J. Gordon

Notice bibliographique

Revue˜The œjournal of cetacean research and management. Special issue · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityUniversiteit LeidenInternational Fund for Animal Welfare
Mots-clésSperm whaleSimilarity (geometry)Affine transformationArtificial intelligenceIdentification (biology)Pattern recognition (psychology)Matching (statistics)Computer scienceComputer visionBiologyMathematicsImage (mathematics)EcologyStatisticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North Atlantic and Mediterranean Sperm Whale Catalogue (NAMSC 1.0) contains images collected via the cooperative effort of several individuals studying sperm whales in the North Atlantic and Mediterranean. The collection offers an important opportunity to test matching algorithms as an aid to photo-identification of individual sperm whales. Of the 2,081 photographs in the catalogue, 1,929 were of sufficient quality for photo-identification. The trailing edge of the fluke, an identifying feature, was extracted by an interactive method. Subsequently, the trailing edge was represented in a normalised form by an affine transformation. Left and right halves were processed separately. Using different methods, 489 matching pairs of photographs were found. Based on these confirmed matches, the power of several measures of similarity was compared. The measure of similarity calculated by cross-correlating the continuous wavelet transforms of the extracted contours was found to perform best in practice. No conclusive matches between photographs from different geographic locations were found.

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)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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