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Enregistrement W2623582394 · doi:10.1121/1.4988626

The effect of anthropogenic and biological noise on fish behavior and physiology: A meta-analysis

2017· article· en· W2623582394 sur OpenAlexaff
Francis Juanes, Kieran Cox, Lawrence P. Brennan, Sarah E. Dudas

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensVancouver Island UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeHabitatFish <Actinopterygii>Noise (video)PredationEcologyBiologyEnvironmental scienceMarine speciesMarine habitatsDiversity of fishEnvironmental noiseNoise pollutionFisheryOceanographyComputer scienceSound (geography)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aquatic noise has the potential to travel extreme distances and as such many marine species rely on the soundscape for auditory information regarding habitat selection, predator or prey locations, and communication. These species not only take advantage of the prevailing sounds but also contribute to the soundscape through their own vocalizations. Certain sounds have the potential to negatively effect marine species resulting in unbalanced predator-prey interactions and disrupted communication. In an attempt to determine the implications that changes to the soundscape may have on fishes, we conducted a meta-analysis focusing on how anthropogenic and biological noises may alter fish behavior and physiology. We reviewed 3,174 potentially relevant papers of which 44 met our criteria and were used in the analysis. Results indicated that anthropogenic noise has an adverse effect on marine and freshwater fish behavior and physiology. Alternatively biological and environmental noises did not significantly alter fish behavior and physiology. These findings suggest that although certain species may be more susceptible to anthropogenic noise than others, the vast majority of fish have the potential to be negatively affected by noise pollution, while biological noises may not have the same negative consequences for fish behavior and physiology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,025
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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