A Global Library of Underwater Biological Sounds (GLUBS): An Online Platform with Multiple Passive Acoustic Monitoring Applications
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems contain some of the world’s most diverse environments, and their soundscapes are often teeming with sounds from a wealth of biological sources. Passive acoustic monitoring (PAM) is an increasingly accessible technique that offers an unprecedented, non-extractive means to “observe” these habitats, many of which are too deep, dark, turbid, or remote to sample easily with other methods. Applications to assist analysis of PAM data already exist (e.g., reference libraries, data portals, discussion forums), machine learning code is increasingly more available, and citizen science programs are broadening public interest in underwater sound. However, individually, these resources do not realize their full potential. To help address this limitation, a working group for a Global Library of Underwater Biological Sounds (GLUBS) has proposed an open-access web-based single-point-of-contact platform to integrate and expand these applications to help broaden and standardize scientific and community knowledge of underwater soundscapes and their contributing sources. This paper presents a summary of a meeting of the GLUBS working group that was held at “The Effects of Noise on Aquatic Life, 2022,” including some of the core values, initial targets, points for design, data management issues, and potential avenues for stakeholder engagement.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,084 |
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 ».