Marine mammal noise exposure criteria: Initial scientific recommendations.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,035 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,009 |
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 ».