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Enregistrement W2062086019 · doi:10.1071/wr05001

An assessment of the audibility of sound from human transport by breeding Weddell seals (Leptonychotes weddellii)

2006· article· en· W2062086019 sur OpenAlexaff
Tamara D. van Polanen Petel, John M. Terhune, Mark A. Hindell, Melissa Giese

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGovernment of New BrunswickUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)Sound (geography)Range (aeronautics)SnowUnderwaterEnvironmental scienceOceanographyGeographyMeteorologyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic noise generated through travel in the Antarctic has the potential to affect the region’s wildlife. Weddell seals (Leptonychotes weddellii) in particular can be exposed to anthropogenic noise because they live under, and breed on, the fast ice on which humans travel. To investigate the potential effects of anthropogenic noise on Weddell seals we developed sound profiles for pedestrian travel, over-snow vehicles, aircraft and watercraft operating at various distances and altitudes from breeding seals. The received 1/3-octave noise levels were then related to an assumed detection threshold for the Weddell seal. We found that most noise levels generated by the pedestrian, quad (4-wheeled, all-terrain vehicle) and Hagglunds (tracked, all-terrain vehicle) were commonly categorised in the inaudible and barely audible range of detection (both in-air and underwater), while noise levels generated by the helicopter, Twin Otter aircraft and Zodiac boat were categorised more commonly in the barely audible and clearly audible range. Experimental underwater recordings of vocal behaviour of Weddell seals exposed to continuous low-amplitude over-snow vehicle noise (i.e. Hagglund operation) were also made. Weddell seals underwater did not alter individual call types in response to low-level Hagglunds noise, but they did decrease their calling rate.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations14
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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