Notice bibliographique
Résumé
Sound particle motion and pressure recordings for Ferrari et al 2018 School is out paper. Methods: Acoustic recordings: Sound pressure was recorded with an omnidirectional hydrophone (HiTech HTI-96-MIN with inbuilt preamplifier; sensitivity -165 dB re 1V/μPa; frequency range 2 Hz–30 kHz; High Tech Inc., Gulfport MS) and a solid-state recorder (Zoom H2 recorder; sampling rate 44.1 kHz; Zoom Corporation, Tokyo, Japan). The recorder was fully calibrated using pure sine wave signals generated in SAS Lab (Avisoft, Germany), played on an mp3 player, measured in line with an oscilloscope. Particle acceleration was recorded with an accelerometer (M30, sensitivity 0–3 kHz, manufactured and calibrated by GeoSpectrum Technologies, Dartmouth, Canada; recorded on a laptop via a USB soundcard, MAYA44, ESI Audiotechnik GmbH, Leonberg, Germany). Acoustic analysis: Acoustic recordings were analysed in MATLAB v2013a. Fast-Fourier Transforms were used to transform time domain recordings into the frequency domain before power spectral density was calculated with a window length of 1024 using a Hamming window on 1-min samples of ambient and boat sounds in the tank compared with original recordings made in the lagoon. This allowed comparison of sound levels across the frequency range 0-3 kHz. Sound levels are only considered up to 3 kHz due to the upper limit of the sensitivity of the accelerometer. This frequency range is likely to cover the hearing range of most fish. Figure Legend: Figure x. Sound pressure (left) and particle acceleration (right) power spectral densities of ambient and boat sounds in the tank compared with original recordings made in the lagoon. Sampling rate of recordings = 44.1 kHz, window length = 1024. Each line on the figure represents the mean level from 60 x 1-s Hamming filtered windows for the frequency range 0-3 kHz.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,309 | 0,223 |
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 ».