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Enregistrement W4383302915 · doi:10.1121/10.0019631

Masking release at 4 and 32 kHz in harbor seals associated with sinusoidal amplitude-modulated masking noise

2023· article· en· W4383302915 sur OpenAlexaff
Ronald A. Kastelein, Lean Helder-Hoek, Linde N. Defillet, John M. Terhune, Rainer Beutelmann, Georg M. Klump

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesMinisterie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit
Mots-clésMasking (illustration)AcousticsPsychoacousticsAmplitudeNoise (video)SIGNAL (programming language)Octave (electronics)PhysicsCritical bandMaterials scienceMathematicsOpticsComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masking can reduce the efficiency of communication and prey and predator detection. Most underwater sounds fluctuate in amplitude, which may influence the amount of masking experienced by marine mammals. The hearing thresholds of two harbor seals for tonal sweeps (centered at 4 and 32 kHz) masked by sinusoidal amplitude modulated (SAM) Gaussian one-third octave noise bands centered around the narrow-band test sweep frequencies, were studied with a psychoacoustic technique. Masking was assessed in relation to signal duration, (500, 1000, and 2000 ms) and masker level, at eight amplitude modulation rates (1-90 Hz). Masking release (MR) due to SAM compared thresholds in modulated and unmodulated maskers. Unmodulated maskers resulted in critical ratios of 21 dB at 4 kHz and 31 dB at 32 kHz. Masked thresholds were similarly affected by SAM rate with the lowest thresholds and the largest MR being observed for SAM rates of 1 and 2 Hz at higher masker levels. MR was higher for 32-kHz maskers than for 4-kHz maskers. Increasing signal duration from 500 ms to 2000 ms had minimal effect on MR. The results are discussed with respect to MR resulting from envelope variation and the impact of noise in the environment on target signal detection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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