Seafloor video-acoustic data from Inglefield Bredning Fjord, Northwest Greenland (August 1-9, 2025) - Part B
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains ~7.5 days of continuous hydroacoustic data from a moored underwater sound recorder, Soundtrap ST600 (sampling at 96 kHz, UTC timestamp, 1-9 Aug 2025), and 3 days of videos recorded by a duty-cycled videocamera with another hydrophone. The dataset was collected as part of the ArCS-3 campaign. It is potentially valuable for bioacoustical and ecological studies, as narwhal sounds and animals were recorded near the sea floor. In addition, acoustic release, Ascent AR, collected water temperature, tilt, noise, and water pressure (at 1 sample per minute). The data is compressed as *.zip files for convenience of downloading. Location: Greenland, Inglefield Bredning Fjord Deployment: 01 Aug 2025 (local evening, 19:56 UTC) The mooring was deployed from a boat with a 50 kg anchor (rocks). GPS and depth: N 77°28.120’, W 66°21.411’, ~260 m water depth Retrieval: 9 Aug 2025 (local afternoon, 15:31 UTC) Sensor and file metadata: Soundtrap ST600 (Ocean Instruments, NZ), #6229, high gain, 96 kHz files: 6229.YYMMDDhhmmss.wav - UTC timestamp Ascent AR, #580383 (Innovasea, Vemco, Canada) files: VUE_Export_Ogasawara.csv (raw: AAR_***.csv, AAR_***.vrl) - UTC timestamp Video camera LoggCAM, Biologging Solutions (Japan), VGA (640×480 px2, 30 fps), 96 kHz files: 0002_2025-08-***.MOV The filename timestamp should be converted to UTC by subtracting 2 h, e.g., 0001_2025-08-01-21h55m00~2025-08-01-22h05m00 corresponds to the start of record on 19:55 UTC and the end of record on 20:05 UTC.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,015 |
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 ».