Evidence-informed conservation policies: Mitigating vessel noise within gray whale (Eschrichtius robustus) foraging habitat in British Columbia, Canada [graduate project].
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic noise is increasing within our oceans from growing human use. This rise in the ambient soundscape of the marine environment is increasing pressure on the life processes and health of marine animals. Cetaceans rely on the use sound for their life processes, and are thereby particularly susceptible to anthropogenic noise, like that from boats and other vessels. Whale watching vessels are directly exposing whales to their noise output. The current literature postulates that baleen whales are less susceptible to smaller vessels, like whale watching boats, as smaller boats emit high frequency sound, presumed out of the range of baleen whale low frequency communication. This interaction is analyzed within the foraging habitat of the eastern Pacific gray whales (Eschrichtius robustus) in Clayoquot Sound, British Columbia using passive acoustic monitoring. Noise disturbance from whale watching vessels is investigated using acoustics to analyze the contribution of vessel noise to the background sound levels of gray whale foraging habitat, and the differences in gray whale vocalizations in the presence of vessel noise. Evidence of acoustic disturbance is coupled with an analysis of the current policy regime and characterization of the Tofino whale watching fleet whale encounters to recommend future management and policy adoption to minimize cumulative impacts of vessel noise on gray whales. The enablers and barriers to evidence use within policy and management are identified to ease amendments to the current strategies for effective whale conservation in BC. This evidence-use approach supports strengthening acoustic protection of cetaceans, which assists in safeguarding the local tourism activities of whale watching.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».