Assessment of known impacts of unmanned aerial systems (UAS) on marine mammals: data gaps and recommendations for researchers in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The development of advanced technologies to enhance conservation science often outpaces the abilities of wildlife managers to assess and ensure such new tools are safely used in proximity to wild animals. Recently, unmanned aerial systems (UAS) have become more accessible to civilian operators and are quickly being integrated into existing research paradigms to replace manned aircraft. Several federal statutes require scientists to obtain research permits to closely approach protected species of wildlife, such as marine mammals, but the lack of available information on the effects of UAS operations on these species has made it difficult to evaluate and mitigate potential impacts. Here, we present a synthesis of the current state of scientific understanding of the impacts of UAS usage near marine mammals. We also identify key data gaps that are currently limiting the ability of marine resource managers to develop appropriate guidelines, policies, or regulations for safe and responsible operation of UAS near marine mammals. We recommend researchers prioritize collecting, analyzing, and disseminating data on marine mammal responses to UAS when using the devices to better inform the scientific community, regulators, and hobbyists about potential effects and assist with the development of appropriate mitigation measures.
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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 | 0,059 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».