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Enregistrement W4401915925 · doi:10.1038/s41597-024-03611-7

A dataset of acoustic measurements from soundscapes collected worldwide during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4401915925 sur OpenAlexaff
Samuel Challéat, Nicolas Farrugia, Jérémy S. P. Froidevaux, Amandine Gasc, Nicolas Pajusco, Carlos Abrahams, Orlando Acevedo‐Charry, Ludmilla Aguiar, Zachary R. Ahlin, Franz Aiple, Cécile H. Albert, Irene Alcocer, Ana Sofia Alves, Francisco Amorim, Ludmila B. Andrade, Pedro M. Araújo, Fernando Ascensão, Serge Aucoin, Elias Bader, Diego Balbuena, Luc Barbaro, Eder Barbier, Eliana Barona Cortés, Luis Emilio Barrie, José Luís Bartheld, Henry Bates, Alice Baudouin, Richard D. Beason, Christa Beckmann, Amy V. Beeston, Gvan Belá, Kristen Bellisario, Simon Belshaw, Juan F. Beltrán, Raone Beltrão‐Mendes, Enrico Bernard, Thierry Besche, Peter A. Biro, Cathie Boléat, Mathieu Bossaert, A Bradley, Paulo Branco, Wijnand Bredewold, Philip Briggs, Sylvio Romério Briglia‐Ferreira, Emily Buckner, Ivana Budinski, Albane Burens, Rachel T. Buxton, Andrés Canavero, Paulo Cardoso, Farah Carrasco‐Rueda, Paula Caycedo, Frédéric Cazaban, Lara R Cerveira, Ada Ceuppens, Alain Challéat, Angela Chappa Larrea, A. Charbonneau, Mina Charnaux, Pooja Choksi, J Cibulka, Julián Clavijo‐Bustos, Zuania Colón-Piñeiro, Sofia Conde, Maria João Costa, António Cotão, C. Couturier, Marina D. A. Scarpelli, Luís P. da Silva, Tom Davis, Nathalie LaCoste, Sarah Deans, Serge Dentin, Krzysztof Deoniziak, Sarah R. Dodgin, Ivo dos Santos, Tudor Ion Draganoiu, Bruno Drolet, Marina H. L. Duarte, Gonçalo Duarte, Chloé Dubset, Frank Dziock, Alice Eldridge, Simon Élise, David R. Elliott, Arthur Enguehard, Karl Esztl, Darren M. Evans, Daniel Ferreira, Sónia Ferreira, Diogo F. Ferreira, Ana Margarida Ferreira, Penelope C. Fialas, Lauren Foster-Shaner, Bárbara Freitas, Nicholas R. Friedman, Susan Fuller, Didier Galop, Daniel Garside, Jean-Christophe Gattus, Sylvain Geoffray, Louis Godart, Laurent Godet, Inês Gomes Marques, Fernando González-Garca, Paul Griesberger, Bilal Habib, Madeline E. Hallet, Meena Haribal, Jennifer Hatlauf, Sylvain Haupert, José M. Herrera, Sierra E. Herzberger, Frederico Hintze Oliveira, Kathy H. Hodder, Isabelle Hoecherl, Mark F. Hulme, Emilia Hyland, Michel Jacobs, Akash Jaiswal, Laurent Jégou, Steve Jones, Hervé Jourdan, Tomáš Jůnek, Leili Khalatbari, Sarika Khanwilkar, James J. N. Kitson, Amanda H. Korstjens, Kim Krähenbühl-Künzli, Natalija Lace, Sébastien Laguet, Hedwig Lankau, Thiago Orsi Laranjeiras, Gregoire Lauvin, Samuel Lavin, Matthieu Le Corre, Monica León, Judah J. Levenson, Pavel Linhart, Juliette Linossier, Diego J. Lizcano, Diego Llusia, Pedro B. Lopes, Ricardo J. Lopes, José Vicente López‐Bao, Adrià López‐Baucells, David López‐Bosch, Ricardo B. Machado, Claude Mande, Guillaume Marchais, Fabio Marcolin, Oscar Gomez, Carina Marques, J. Tiago Marques, Tilla Martin, Vanessa A. Mata, Eloisa Matheu-Cortada, Vincent Médoc, Kirsten E. Miller, B. Montagne, Allen J. Moore, JoMari Moreno, Felipe N. Moreno‐Gómez, Sandra Müeller, Daniela Murillo-Bedoya, Luciano N. Naka, Adrian C. Newton, João T. Nunes, Pierrette Nyssen, Fionn Ó Marcaigh, Darren P. O’Connell, M. Teague O’Mara, David Ocampo, Meryem Ouertani, Jan Olav Owren, Vítor H. Paiva, Stéphane Paris, Marion Parisot, Swaroop Patankar, Jorge M. Pereira, Slvia Pereira Barreiro, Cédric Peyronnet, Magali Philippe, Bryan C. Pijanowski, Nuno Pinto, Zach Poff, Jonathan M. Poppele, Andrew Power, Victoria Pratt, Darren S. Proppe, Raphaël Proulx, Laura R. Prugh, Sébastien J. Puechmaille, Xavier Puig‐Montserrat, Lorenzo Quaglietta, John E. Quinn, Nancy I. Quiroga, Mariana Ramos, Rebecca Rasmussen, Georges Reckinger, Mimi Reed, Jean-Benoît Reginster, Vanesa Rivera, Clara F. Rodrigues, Patricia Mara Rodrguez-González, Eduardo Rodrguez-Rodrguez, Luke Romaine, Andrei Langeloh Roos, João Aristeu da Rosa, Samuel R. P.‐J. Ross, Quentin Rouy, Alyssa M. Ryser, Sougata Sadhukhan, Robin Sandfort, José Maria Santos, David G. Savage, Stéphanie C. Schai‐Braun, Michael Scherer‐Lorenzen, Mathilde Schoenauer Sebag, Pedro Segurado, Ana Serronha, Taylor Shaw, Brenda Shepherd, Cárol Sierra-Durán, Bruno Silva, Victoire Simon, Peter F. Sinclair, Carolina Soto-Navarro, Anne Sourdril, Jérôme Sueur, Larissa Sayuri Moreira Sugai, Ian B. Tarrant, Fran Tattersall, Christopher N. Templeton, Michelle E. Thompson, Marcela Todd, Juan D. Tovar-Garca, Karina Townsend, Amaro Tuninetti, Paul Ullrich, Juan S. Vargas Soto, Kevin Vega, Gabriella Ventrice, Pierre J. Victor, Josep Vidal Oliveras, Sara Villén‐Pérez, Olivier Vinet, Agnés Vivat, Jean-Do. Vrignault, William D. J. Walton, Christopher J. Watson, Oliver R. Wearn, Damion L. Whyte, Fredric M. Windsor, Yanchen Wu, Selena Xie, Ignacio Zeballos Puccherelli, Vera Zina

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoParks CanadaUniversité du Québec à Trois-RivièresEnvironment and Climate Change CanadaCarleton UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésSoundscapeMetadataPandemicData scienceData collectionUsabilityComputer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographySound (geography)World Wide WebHuman–computer interactionOceanographySociologyGeologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Political responses to the COVID-19 pandemic led to changes in city soundscapes around the globe. From March to October 2020, a consortium of 261 contributors from 35 countries brought together by the Silent Cities project built a unique soundscape recordings collection to report on local acoustic changes in urban areas. We present this collection here, along with metadata including observational descriptions of the local areas from the contributors, open-source environmental data, open-source confinement levels and calculation of acoustic descriptors. We performed a technical validation of the dataset using statistical models run on a subset of manually annotated soundscapes. Results confirmed the large-scale usability of ecoacoustic indices and automatic sound event recognition in the Silent Cities soundscape collection. We expect this dataset to be useful for research in the multidisciplinary field of environmental sciences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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