The under-ice soundscape in Great Slave Lake near the city of Yellowknife, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Most recent research and monitoring of under-water “soundscapes” has focused on marine systems in open water conditions. Here we present the first long-term assessment of the diel and seasonal patterns of a fresh-water aquatic soundscape under-ice cover. Acoustic data recorded in Yellowknife Bay, Great Slave Lake in Canada's Northwest Territories, measured the under-ice soundscape near an ice road and airport. From December to late January, the soundscape consisted of geophony from ice cracking and anthrophony from snowmobiles, aircraft, and road vehicles. In late January, burbot spawning calls began and added a localized biophony source to the soundscape that increased the total sound pressure level due to an increase in sound levels in the 10–425 Hz frequency band. The median 1 min root-mean-square sound pressure level (rms SPL) in the period without burbot biophony was 90.3 dB re 1 μPa. The measured hourly rms SPL was negatively correlated with air temperature in the 200–800 Hz band but positively correlated with average hourly wind speed in the 800–8000 Hz band. The nightly mean rms SPL was 88 dB re 1 μPa and increased to 96 dB re 1 μPa in late afternoon. This diel cycle had a strong positive correlation with the number of minutes per hour where ice-road vehicles were detected. Further work is recommended to quantify the soundscape in deep-water areas of large lakes and to include particle motion. Such information will enable the assessment of cumulative impacts of anthrophony and geophony on aquatic biota.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».