Unsupervised discrimination of male Tawny owls ( <i>Strix aluco</i> ) individual calls using robust measurements of the acoustic signal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Vocal individuality has been widely documented in the Tawny owl (Strix aluco); however, all statistical tools employed thus far to discriminate individual vocalisations have relied on prior knowledge regarding number and identity of individuals. In this study, we tested the effectiveness of four unsupervised clustering algorithms in distinguishing among eight Tawny owl males, solely based on acoustic characteristics of their vocalisations. We also employed both traditional bound-based and robust measurements of acoustic signal to compare their efficacy. We finally evaluated the applicability of this method in identifying the number and distribution of the remaining males recorded in our study area. Three of the four unsupervised techniques had a high rate of success in discriminating among vocalisations of the eight males. In all cases, the best results were obtained using robust measurements. However, when extending the analysis to the remaining unknown males recorded, the highest rate of misclassification errors made results more difficult to interpret. Our study provided a useful tool to discriminate male Tawny owls when only their call recordings are available. Furthermore, this method could be extended to other nocturnal and vociferous species, representing one of the few existing approaches for unsupervised classification of individuals based on acoustic features.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle