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Enregistrement W4393529351 · doi:10.1121/10.0025553

Introduction to the special issue on fish bioacoustics: Hearing and sound communication

2024· article· en· W4393529351 sur OpenAlexaff
Arthur N. Popper, M. Clara P. Amorim, Michael L. Fine, Dennis M. Higgs, Allen F. Mensinger, Joseph A. Sisneros

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioacousticsSound productionFish <Actinopterygii>InvertebrateSound (geography)FisheryEcologyBiologyAcousticsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fish bioacoustics, or the study of fish hearing, sound production, and acoustic communication, was discussed as early as Aristotle. However, questions about how fishes hear were not really addressed until the early 20th century. Work on fish bioacoustics grew after World War II and considerably in the 21st century since investigators, regulators, and others realized that anthropogenic (human-generated sounds), which had primarily been of interest to workers on marine mammals, was likely to have a major impact on fishes (as well as on aquatic invertebrates). Moreover, passive acoustic monitoring of fishes, recording fish sounds in the field, has blossomed as a noninvasive technique for sampling abundance, distribution, and reproduction of various sonic fishes. The field is vital since fishes and aquatic invertebrates make up a major portion of the protein eaten by a signification portion of humans. To help better understand fish bioacoustics and engage it with issues of anthropogenic sound, this special issue of The Journal of the Acoustical Society of America (JASA) brings together papers that explore the breadth of the topic, from a historical perspective to the latest findings on the impact of anthropogenic sounds on fishes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,027

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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