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Enregistrement W4389083707 · doi:10.1121/10.0023645

FishSounds: A data-sharing website of global soniferous fish diversity

2023· article· en· W4389083707 sur OpenAlexaffabout
Audrey Looby, Kieran Cox, Amalis Riera, Sarah Vela, Santiago Bravo, Rodney A. Rountree, Francis Juanes, Hailey L. Davies, Brittnie Spriel, Laura K. Reynolds, Charles W. Martin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>Diversity (politics)FisherySound productionComputer scienceBioacousticsSound (geography)EcologyData scienceBiologyTelecommunicationsOceanographyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active fish sound production is geographically and taxonomically widespread—though not homogenous—among fishes, including numerous commercially and recreationally important fisheries species. Despite the ecological importance of fish sounds, their passive acoustic monitoring (PAM) applications, and extensive endeavors to document them, the field of fish bioacoustics has been historically constrained by the lack of an easily accessible, comprehensive inventory of fish sound production. To create such an inventory while simultaneously assessing the global extent of known soniferous fish species, we extracted information from almost 1000 references from the years 1874–2021 to determine that over 900 fish species have been shown to produce active (i.e., intentional) sounds. Our information is collated on the FishSounds website at FishSounds.net along with representative recordings of fish sounds that can be easily searched through and accessed by our users. FishSounds has since launched a new initiative to develop an acoustic catalog for Canadian-specific fisheries species and explore their ecological characteristics, spatial distribution, and taxonomy. The data available on FishSounds can be similarly adapted to meet other regional management needs, facilitate the application of PAM, and aid in the discovery of novel soniferous behaviors across fishes globally.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,029

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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'admission2
Résumé présentoui

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