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Enregistrement W7084158696 · doi:10.6084/m9.figshare.29286578.v2

AEON Fine-Scale Acoustic Survey (FSAS) Raw Data

2025· dataset· en· W7084158696 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPing (video games)BinZoomData setNoise (video)GridEcho (communications protocol)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FSAS datasets are shown by the collection site and date measurements were performed; see associated cruise reports for cruise-specific information on how and when these data were collected. Generally, FSAS grids are composed of 4 to 5 line transects, with the survey grid centered on bottom-lander at the given AEON site. Transducer depth is set to 1 m below the surface, the approximate depth at which the towfish (to which the transducers were mounted) was towed.Each .csv file is the survey data at a single frequency, for all transect lines. The naming convention of each file is as follows, with periods separating each component: Date = start date (2022.01.08)Cruise = ship name (Warren, Beast, etc.) Site = three letter site code (WIB, etc.)FSAS number = Assigned FSAS number per cruise, as listed in cruise log (FSAS1) Freq = three digit frequency (120kHz) Export bin dimensions = 005mvert_100mhorz Each .csv contains the following variables: Process ID = ID number per exportInterval = Cell column Layer = Cell rowSV_mean = Mean SV in the cell (dB re 1m-1) NASC = Nautical area scattering coefficient (m2nmi-2) for the cellSV_max = Maximum Sv in the cell (dB re 1m-1) SV_min = Minimum Sv in the cell (dB re 1m-1)SV_noise = Mean noise Sv in the cell (dB re 1m-1) Depth_mean = Mean depth of the cell (m)Ping_M = Ping number of middle ping in the cell Dist_M = GPS-measured distance from first ping to middle ping in the cell (m)Date_M = Date of middle ping in the cell (YYYYMMDD) Time_M = Time of middle ping in the cell (UTC)Lat_M = Latitude of middle ping in the cell (decimal degrees) Lon_M = Longitude of middle ping in the cell (decimal degrees)Program_version = Echoview software version number Processing_version = File format version used for analysis (value = 3 since Echoview 1.40)Processing_date = Date on which the data were exported (YYYYMMDD) Processing_time = Time at which the data were exported (EST)Alpha = Absorption coefficient from calibration file (dB/m) Gain_constant = Value of echosounder calibration constant (dB re 1m2/m3)Noise_Sv_1m = Background noise at 1m (dB re 1m2/m3) ABC = Area backscattering coefficient for the cell (m2m-2)Thickness_mean = Mean extent along the beam axis of cell (m) Frequency = Echosounder frequency value (kHz) This collection represents the data collected from the Acoustic and Environmental Observation Network (AEON) in the U.S. Northwest Atlantic, developed and deployed 2021. The AEON network of five observation nodes complements existing oceanographic monitoring infrastructure in the Gulf of Maine. The observatory network provides simultaneous, long-term monitoring of soundscapes and multiple acoustically-relevant parameters such as marine mammal behavior and prey concentration at key locations where changes in the Labrador and Gulf Stream currents are projected to affect the Gulf of Maine.The lead P.I. for this project is Dr. Jennifer Miksis-Olds, University of New Hampshire (UNH). Dr. Miksis-Olds leads a collaborative research team consisting of individuals from UNH, JASCO Applied Sciences, Stony Brook University, and other associates.Please cite these data as Jennifer Miksis-Olds, AEON PI, University of New Hampshire with funding from U.S. Department of Defense, Office of Naval Research Awards N00014-20-1-2312, N00014-23-12767, N00014-24-12740.Raw data [including detailed metadata] are archived at the NOAA National Centers for Environmental Information : Active Acoustic raw data, https://www.ncei.noaa.gov/maps/water-column-sonar/ Passive Acoustic raw data, https://www.ncei.noaa.gov/maps/passive_acoustic_data/ The AEON network in the Gulf of Maine totals 5 observation nodes. Datasets are indicated by siteAEON1 NEC, Northeast Channel, CanadaAEON2 ECS, Eastern Coastal Shelf, CanadaAEON3 GEB, Georges Basin, USAEON4 JOB, Jordan Basin, USAEON5 WIB, Wilkinson Basin, USSampling period is reflected as "Deploy date-Recovery date" (e.g., Jan2022-Feb2023 was deployed January 2022 and recovered February 2023).Dataset manifest:Research Cruise 2: Jasco dataset 1: Feb 2021 thru July 2021 (AEON4 JOB, AEON5 WIB)Research Cruise 3: Jasco dataset 2: July 2021 thru Jan 2022 (AEON3 GEB, AEON4 JOB, AEON5 WIB)Research Cruise 4: Jasco dataset 3: Jan 2022 thru Dec 2022 (AEON1 NEC, AEON2 ECS, AEON3 GEB, AEON4 JOB, AEON5 WIB)Research Cruise 5: Jasco dataset 4: Feb 2023 thru Feb 2024 (AEON1 NEC, AEON2 ECS, AEON3 GEB) and Dec 2022 thru Dec 2023 (AEON4 JOB, AEON5 WIB)Research Cruise 6: Jasco dataset 5: Mar/Apr 2024 thru Apr 2025 (AEON1 NEC, AEON2 ECS, AEON3 GEB, AEON5 WIB)Research Cruise 7 is planned for April 2026Project Website is: https://eos.unh.edu/aeon Contact: "Jennifer Miksis-Olds" See also: https://eos.unh.edu/center-acoustics-research-education Data are supplied as-is and no warranty is made, expressed or implied, regarding these data, nor does the fact of distribution constitute such a warranty.

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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,044

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2025
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