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Enregistrement W4395557074 · doi:10.15468/3f4qz2

Deep Panuke whale Acoustic 2003

2021· dataset· en· W4395557074 sur OpenAlexaffabout
Marielle Thillet

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhaleOceanographyFisheryAcousticsEnvironmental scienceGeologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Original provider: Encana Corporation Dataset credits: Marielle Thillet, Deep Panuke Project, Encana Corporation Abstract: We present marine mammal observation statistics, high-frequency seismic source characteristics, and example denoising of marine mammal acoustical recordings using data collected during the mitigation and monitoring program for a 3-D seismic survey by Encana Corporation, Calgary, Alberta, Canada, in the northwest Atlantic during 2003. Marine mammals were observed both visually and acoustically. No marine mammal incidents or adverse reactions were observed during the survey. Acoustical observations were made by the Seamap Passive Acoustic Cetacean Monitoring System (SPACMS), consisting of two hydrophones placed 50 m apart, towed ahead of and to one side of the seismic source. Visual and acoustical detections were uncorrelated, indicating the complementary nature of the two observational techniques. Visual detections were more common per hour of effort than acoustical detections. Acoustical detection rates showed no significant day–night difference. Marine mammals appeared to have avoided very close ranges (100 m) from the seismic array during seismic acquisition, but the overall number of marine mammals in the observable radius (1–2 km) did not change significantly when the seismic source was “on” compared to “off.” Marine mammals were observed in larger groups and appeared to have become less vocal when the seismic source was active. It should be noted however, that the results from this data gathering effort may be affected by potential sources of bias (such as the combination of data from toothed and baleen whales). Signal processing of seismic source signatures indicated some high-frequency energy content consistent with expectations from earlier work. This analysis confirmed that most of the seismic energy was concentrated at lower frequencies (500 Hz). No low-frequency comparisons with near-field data could be made due to the geometry of the SPACMS recording hydrophones and seismic source, which resulted in the Lloyd’s mirror effect obliterating low-frequency components in the SPACMS records. A wavelet-based denoising method was applied to improve the visibility of marine mammal vocalizations on a spectrogram display.

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)0,001
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,017

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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