Guiana Dolphin long term survey by deep learning
Notice bibliographique
Résumé
The Guiana dolphin (Sotalia guianensis), commonly known as estuarine dolphin is one of the ten dolphins in great danger of extinction, currently classified as “near threatened” in the IUCN Red List of Threatened Species (IUCN, 2019). Indeed this species has restricted global distribution [1] as it is only found across the South-Western Atlantic OceanCentral and South America coast and is notably resident of the Guiana coastline. Due to its sedentary nature, Guiana dolphins are vulnerable to its habitat degradation and fall easily victim to bycatch in gillnets [2]. Monitoring the population activity and assessing the anthropic impact is therefore fundamental for conservation. Since 2021 a long term survey has been deploying multiple hydrophones using deep learning for the automatic detection of Guiana dolphin vocalization. With the beginning of shoreline pile driving in 2023, we could simultaneously conduct the anthropophony survey in one of the 3 stations, assessing the human influences on this endangered species.[1] Borobia, Monica & Siciliano, Salvatore & Lodi, Liliane & Hoek, Wyb. (2011). Distribution of the South American dolphin Sotalia fluviatilis. Canadian Journal of Zoology. 69. 1025-1039. 10.1139/z91-148.[2] Almeida, Inaê & Percequillo, Alexandre & Rollo, Mario. (2024). Surviving the Tide: Assessing Guiana dolphin persistence amidst growing threats in a protected estuary in South-eastern Brazil. Journal for Nature Conservation. 82. 1-9. 10.1016/j.jnc.2024.126713.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».