Better quantifying inter-annotator variability: A step towards citizen science in underwater passive acoustics
Notice bibliographique
Résumé
Deployments of underwater passive acoustic recorders have been widely used to study marine biodiversity, especially to detect vocal cetaceans. To process the huge amount of data collected, automatic detection and classification methods are necessary. Recently the development of such methods, which includes training and then testing the models, is mainly based on so-called ground-truth labels, obtained by manual annotation of audio files.However, manual annotation is a difficult and time-consuming process because of the large size of the datasets, the large diversity of the sounds, their unfamiliar representation, the variant quality of the acoustic recordings and the variability in human appreciation.These different factors induce non-negligible differences from one annotator to another, and better quantifying and understanding such differences is capital to make progress in machine learning applications.On this topic, the inter-annotator variability is investigated on three multi-annotator annotation campaigns performed on different marine bioacoustics datasets. Each of them gathered more than 10 annotators with different profiles, from novices to field experts, covering different annotation tasks, different geographical areas and varieties of sound classes. From this multi-annotation, this work enhances the understanding of the inter-annotator variability through the kappa-metrics. In a second part, from a grouping method of annotation based on a majority vote, a drastic reduction of the potential errors in the annotation from novice annotators is observed. This last observation enlightens the possibility of using citizen sciences to overcome the lack of annotation, while maintaining a quality of annotation expected by an expert.
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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 | 0,131 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».