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Enregistrement W4389102325 · doi:10.1121/10.0023511

Underwater acoustic surveys in the eastern Clarion Clipperton Zone

2023· article· en· W4389102325 sur OpenAlexaff
Iain Parnum, Adrian Flynn, David Donnelly, Michael F. Clarke

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensImperial Metals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderwaterHydrophoneAcousticsGeologyBioacousticsAmbient noise levelSound (geography)OceanographyLine (geometry)Environmental sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A drifting, underwater sound recording system was developed and deployed for acoustic surveys of vocalizing marine mammals in the eastern Clarion Clipperton Zone (CCZ), Northern Tropical Pacific. The system was designed to position an Ocean Instruments Sound Trap 500HF recorder and hydrophone at a depth of 450 m. A depressor vane was inserted halfway along the drop line, with shock cord, to minimize hydrodynamic noise. The surface line included a Spotter V2 buoy that provided real-time tracking of the location of the surface line. The recording system was deployed ten times in the CCZ, between November 2020 and October 2021. Deployment length was between two and seven days. All deployments were set to continuously record underwater sound with a sample frequency of 288 kHz. Acoustic data were analyzed using the CHORUS software to manually review recordings, and an FM signal detector (in MATLAB) was used to detect potential biological sounds. A variety of marine mammals were detected, including Delphinidae species, Physeter macrocephalus (sperm whales); and clicks likely to be from Ziphiidae species (beaked whales). Beaked whales have been previously visually sighted in the CCZ, but to our knowledge these might be the first acoustic recordings of them in the CCZ.

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)0,000
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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