MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4406343402 · doi:10.1121/10.0034995

Acoustical oceanography meets bioacoustics: Teaching ocean acoustics to biologists and physicists at the University of Victoria

2024· article· en· W4406343402 sur OpenAlexaff
Stan Dosso, William D. Halliday

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderwater acousticsGraduate studentsBioacousticsOceanographyAcousticsUnderwaterEngineeringEcologyPhysicsGeologyBiologyMedicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The graduate-level Ocean Acoustics course at the University of Victoria is targeted at students in different departments with diverse backgrounds, ranging from physics to biology. We lead the students through a series of lectures, discussions, and assignments to provide fundamental knowledge of acoustical oceanography and marine bioacoustics, with subjects ranging from acoustic propagation modelling and geophysical inverse theory to soundscape ecology and the impacts of underwater noise on marine life. Given the varied background of the students, we must balance the material so that the course covers physical concepts without being too “math heavy” for the biologists, and so the physicists can understand and appreciate the biology. We frame assignments around skills that the students can use in their graduate research, and also give the students opportunities to review scientific papers and give presentations to the class. We have taught this course for two years now, and students have come out with a deeper understanding of the physics of sound and how it is affects marine life, providing a good foundation for their graduate research in various aspects of underwater acoustics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,010

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of America→Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→