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Enregistrement W1974557614 · doi:10.1121/1.4783461

Marine mammal noise exposure criteria: Initial scientific recommendations.

2009· article· en· W1974557614 sur OpenAlexaff
Brandon L. Southall, Ann E. Bowles, William T. Ellison, James J. Finneran, Roger L. Gentry, Charles R. Greene, David Kastak, Darlene R. Ketten, James H. Miller, Paul E. Nachtigall, W. John Richardson, Jeànette A. Thomas, Peter L. Tyack

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensLGL (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine mammalSound exposureNoise exposureNoise (video)ExtrapolationEnvironmental scienceDisturbance (geology)BioacousticsCumulative effectsRange (aeronautics)AudiologySound (geography)Hearing lossMedicineBiologyEcologyComputer scienceStatisticsAcousticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An expert panel reviewed the expanding literature on marine mammal (cetacean and pinniped) auditory and behavioral responses to sound exposure to develop comprehensive, scientifically based noise exposure criteria [Aquatic Mammals 33(4)]. They used precautionary extrapolation procedures to predict exposure levels above which adverse effects (both physical and behavioral) could be expected. Due to the paucity of data on long-term exposures, criteria were developed for single exposure events only. Marine mammals were broken into functional hearing groups. Exposure types were lumped into three broad classes (single pulses, multiple pulses, and nonpulses). Levels estimated to induce permanent noise-induced hearing loss were determined for each of 15 sound type/animal group combinations. For example, injury criteria for pinnipeds in water exposed to multiple pulses were 186 dB re 1 μPa2 -s (weighted SEL) and 218 dBpk re 1 μPa (unweighted peak SPL). Discrete behavioral disturbance thresholds could only be determined for exposure to single pulses. For other exposures, available data on behavioral responses were ranked by severity and significance. This severity scaling and the resulting conclusions will be described. New research required to improve criteria and to assess cumulative and ecosystem-level effects will also be considered, along with current policy and/or regulatory applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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