Impacts of anthropogenic noise on marine life: Publication patterns, new discoveries, and future directions in research and management
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic underwater noise is now recognized as a world-wide problem, and recent studies have shown a broad range of negative effects in a variety of taxa. Underwater noise from shipping is increasingly recognized as a significant and pervasive pollutant with the potential to impact marine ecosystems on a global scale. We reviewed six regional case studies as examples of recent research and management activities relating to ocean noise in a variety of taxonomic groups, locations, and approaches. However, as no six projects could ever cover all taxa, sites and noise sources, a brief bibliometric analysis places these case studies into the broader historical and topical context of the peer-reviewed ocean noise literature as a whole. The case studies highlighted emerging knowledge of impacts, including the ways that non-injurious effects can still accumulate at the population level, and detailed approaches to guide ocean noise management. They build a compelling case that a number of anthropogenic noise types can affect a variety of marine taxa. Meanwhile, the bibliometric analyses revealed an increasing diversity of ocean noise topics covered and journal outlets since the 1940s. This could be seen in terms of both the expansion of the literature from more physical interests to ecological impacts of noise, management and policy, and consideration of a widening range of taxa. However, if our scientific knowledge base is ever to get ahead of the curve of rapid industrialization of the ocean, we are going to have to identify naïve populations and relatively pristine seas, and construct mechanistic models, so that we can predict impacts before they occur, and guide effective mitigation for the most vulnerable populations.
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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 | 0,011 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,081 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».