A systematic review on the behavioural responses of wild marine mammals to noise: the disparity between science and policy
Notice bibliographique
Résumé
Noise can cause marine mammals to interrupt their feeding, alter their vocalizations, or leave important habitat, among other behavioural responses. The current North American paradigm for regulating activities that may result in behavioural responses identifies received levels (RL) of sound at which individuals are predicted to display significant behavioural responses (often termed harassment). The recurrent conclusion about the need for considering context of exposure, in addition to RL, when assessing probability and severity of behavioural responses led us to conduct a systematic literature review (370 papers) and analysis (79 studies, 195 data cases). The review summarized the critical and complex role of context of exposure. The analysis emphasized that behavioural responses in cetaceans (measured via a linear severity scale) were best explained by the interaction between sound source type (continuous, sonar, or seismic/explosion) and functional hearing group (a proxy for hearing capabilities). Importantly, more severe behavioural responses were not consistently associated with higher RL and vice versa. This indicates that monitoring and regulation of acoustic effects from activities on cetacean behaviour should not exclusively rely upon generic multispecies RL thresholds. We recommend replacing the behavioural response severity score with a response/no response dichotomous approach that can represent a measure of impact in terms of habitat loss and degradation.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».