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Enregistrement W2623962961 · doi:10.1121/1.4988951

Comparison between the marine soundscape of recreational boat mooring areas with that of a pristine area in the Mediterranean: Evidence that such acoustic hot-spots are detrimental to ecologically sensitive habitats

2017· article· en· W2623962961 sur OpenAlexaff
Juan Francisco Sánchez Ruiz, José Miguel González Correa, Just T. Bayle‐Sempere, Jaime Ramis Soriano, Rodney A. Rountree, Francis Juanes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeMooringHabitatEnvironmental scienceMediterranean climateFisheryRecreationUnderwaterMarine habitatsMarine mammalOceanographySound (geography)Recreational fishingGeographyFishingEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the potential to use passive acoustics to access the impact of recreational boat mooring areas on ecologically sensitive habitats in the Western Mediterranean. One important consequence of the tourist industry in the region is that it targets the most pristine and ecologically sensitive habitats. Underwater sounds were recorded in mooring areas in Ibiza, Formentera and Tabarca harbors during high use and low use seasons and compared to recordings in the Tabarca Marine Protected area. At each location, we recorded sounds during 20 min at three different sites, for three random sampling times during the day. The percent of time occupied by selected biological (drums and croaks) and anthropogenic sounds (boat and mooring chain noises), and call rates of selected fish sounds were measured and compared among sites and seasons. Biological sounds contributed significantly less to the soundscape in mooring areas during the tourist season, and to the reserve in both seasons. Our study demonstrates the critical need for research on the impact of acoustic noise “hot spots” such as recreational mooring areas on marine and freshwater soundscapes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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