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Enregistrement W1988165495 · doi:10.1121/1.1904386

Effects of exposure to seismic airgun use on hearing of three fish species

2005· article· en· W1988165495 sur OpenAlexafffund
Arthur N. Popper, Michael E. Smith, Peter A. Cott, Bruce W. Hanna, Alexander O. MacGillivray, Melanie E. Austin, David A. Mann

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaFisheries and Oceans CanadaMinistry of Earth SciencesFisheries Joint Management Committee
Mots-clésEsoxPikeCoregonusFish <Actinopterygii>FisheryEnvironmental scienceAbsolute threshold of hearingBiologyAudiologyHearing loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seismic airguns produce considerable amounts of acoustic energy that have the potential to affect marine life. This study investigates the effects of exposure to a 730 in.3 airgun array on hearing of three fish species in the Mackenzie River Delta, the northern pike (Esox lucius), broad whitefish (Coregonus nasus), and lake chub (Couesius plumbeus). Fish were placed in cages in the 1.9 m of water and exposed to five or 20 airgun shots, while controls were placed in the same cage but without airgun exposure. Hearing in both exposed and control fish were then tested using the auditory brainstem response (ABR). Threshold shifts were found for exposed fish as compared to controls in the northern pike and lake chub, with recovery within 24 hours of exposure, while there was no threshold shift in the broad whitefish. It is concluded that these three species are not likely to be substantially impacted by exposure to an airgun array used in a river seismic survey. Care must be taken, however, in extrapolation to other species and to fishes exposed to airguns in deeper water or where the animals are exposed to a larger number of airgun shots over a longer period of time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations203
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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