Arctic Marine Soundscape in Cambridge Bay, Nunavut, Canada, 2014 and 2024
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ocean Networks Canada operates and maintains innovative cabled observatories that supply continuous power and Internet connectivity to various scientific instruments located in coastal, deep-ocean, and Arctic environments. This data set contains 5-minute audio files (n = 13,516) from Cambridge Bay, Nunavut, Canada collected in February 2014 and 2024 using Ocean Sonic icListen underwater hydrophones. Cambridge Bay is located along the southern portion of Victoria Island in the Canadian Arctic, and the Cambridge Bay Coastal Community Observatory is located 0.5 km from shore with the underwater hydrophone located at 13 m depth. Audio files were collected in 5-minute subsections and recorded continuously at 64 kHz sampling rate and 24-bit rate. Audio files were used to understand the changing under-ice marine soundscape over the last decade. The soundscape code was used to document changes related to amplitude, impulsiveness, periodicity and uniformity of the soundscape over time. All files were processed in MATLAB using the SSC metric tool for three frequency bands: the broadband range of the hydrophone (up to 32 kHz), hearing range of Arctic cod (< 1000 Hz), and the frequency band corresponding to Arctic cod grunts (50-500 Hz). Additionally, a subset of files were manually annotated in Raven Pro to examine the contribution of biological (e.g., Arctic cod grunts), geological (e.g., ice noise) and human generated noise sources (anthropogenic, e.g., snowmobile) to the soundscape.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle