Détection et classification automatique de signaux acoustiques de baleines à bec
Bibliographic record
Abstract
Les baleines à bec sont difficiles à observer et font partie des espèces les plus sensibles au bruit anthropique. L’acoustique passive est donc un outil privilégié pour étudier ces espèces et minimiser l’impact du bruit. Cet article présente une méthode de reconnaissance automatique de signaux de baleines à bec, qui se décompose en trois étapes : la détection de transitoires, la classification individuelle d’un clic, et enfin l’association de clics en trains de clics, grâce à un tracker. L’association en trains de clics permet de renforcer la classification car un clic n’est pas émis seul. De plus les trains de clics ont des caractéristiques qui peuvent être typiques de l’espèce (l’intervalle entre les clics par exemple). Les résultats sur trois espèces de baleines à bec sont présentés : le mésoplodon de Blainville, la baleine à bec de Cuvier et le mésoplodon de Gervais. Les résultats obtenus sont très encourageants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".