UNDERWATER NOISE OF WHALE‐WATCHING BOATS AND POTENTIAL EFFECTS ON KILLER WHALES (<i>ORCINUS ORCA</i>), BASED ON AN ACOUSTIC IMPACT MODEL
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Underwater noise of whale‐watching boats was recorded in the popular killer whale‐watching region of southern British Columbia and northwestern Washington State. A software sound propagation and impact assessment model was applied to estimate zones around whale‐watching boats where boat noise was audible to killer whales, where it interfered with their communication, where it caused behavioral avoidance, and where it possibly caused hearing loss. Boat source levels ranged from 145 to 169 dB re 1 μPa @ 1 m, increasing with speed. The noise of fast boats was modeled to be audible to killer whales over 16 km, to mask killer whale calls over 14 km, to elicit a behavioral response over 200 m, and to cause a temporary threshold shift (TTS) in hearing of 5 dB after 30–50 min within 450 m. For boats cruising at slow speeds, the predicted ranges were 1 km for audibility and masking, 50 m for behavioral responses, and 20 m for TTS. Superposed noise levels of a number of boats circulating around or following the whales were close to the critical level assumed to cause a permanent hearing loss over prolonged exposure. These data should be useful in developing whale‐watching regulations. This study also gave lower estimates of killer whale call source levels of 105–124 dB re 1 μPa.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».