Structure and representation of ecological data to support knowledge discovery: A case study with bioacoustic data
Notice bibliographique
Résumé
Bird communities have long been surveyed as key indicators of ecosystem health and biodiversity. Adoption of Autonomous Recording Units (ARUs) to perform avian surveys has shifted the burden of species recognition from “birders” in the field, to “listeners” who review the ARU recordings at a later time. The number of recordings ARUs can produce has created a need to process large amounts of data. Although much research is devoted to fully automating the recognition process, expert humans are still required when entire bird communities must be identified. A framework for a Decision Support System (DSS) is presented which would assist listeners by suggesting likely species. A unique feature of the DSS is the consideration of the recording “context” of time, location and habitat as well as the bioacoustic features to match unknown vocalizations with reference species. In this thesis a data warehouse was built for an existing set of bioacoustic research data as a first–step to creating the DSS. The data set was from ARU deployments in the Lower Athabasca Region of Alberta, Canada. The Knowledge Discovery in Databases (KDD) and Dimensional Design Process protocols were used as guides to build a Kimball–style data warehouse. Data housed in the data warehouse included field data, data derived from GIS analysis, fuzzy logic memberships and symbolic representation of bioacoustic recording using the Piecewise Aggregate Approximation and Symbolic Aggregate approXimation (PAA/SAX). Examples of how missing and erroneous data were detected and processed are given. The sources of uncertainty inherent in ecological data are discussed and fuzzy logic is demonstrated as a soft–computing technique to accommodate this data. Data warehouses are commonly used for business applications but are very applicable for ecological data. As most instructions on building data warehouse are for business data, this thesis is offered as an example for ecologists interested in moving their data to a data warehouse. This thesis presents a case–study of how a data warehouse can be constructed for existing ecological data, whether as part of a DSS or a tool for viewing research data.
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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».