Science and the management of underwater noise: Information gaps and polluter power
Notice bibliographique
Résumé
To regulate underwater noise rationally and efficiently, we need to know its impact on population and community biology. This link can rarely be studied directly because of logistics and the spatial and temporal scales of ecological processes. There are two principal approaches: correlational studies of noise levels with population events or measures; and experiments in which the response variables (usually short-term behavioral measures) are poor proxies for the population and ecosystem parameters about which we are concerned. Experimental studies also have costs. These may include the introduction of additional noise, delay of substantive regulation, and, when polluters are major funders, perceived gagging or biasing of knowledgeable scientists. This is a particular problem with underwater noise because the U.S. Navy (a major noise polluter) and allied organizations fund so much acoustic research. Consequently (a) managers must recognize that underwater noise is dangerous but its most important consequences cannot currently be determined; (b) following the precautionary approach, noise levels should be reduced, sources distanced from marine life, and new noises avoided; (c) correlational studies are generally preferred to experimental ones; (d) major noise polluters should not directly fund the research, instead providing fees to independent bodies which commission research and recommend regulations.
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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 | 0,032 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».