Demonstrating the Feasibility of Near-Real-Time Vessel Noise Mapping to Manage Marine Mammal Noise Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Le bruit produit par l'homme dans les océans peut provoquer des séquelles physiques et des perturbations comportementales chez les créatures marines.Chez les mammifères marins, il gêne leurs utilisations des sons pour la recherche de nourriture, la communication, la navigation, la socialisation et la reproduction.Les progrès dans les enregistreurs acoustiques, les observatoires océaniques, le suivi des navires, et la modélisation du bruit nous permettent d'étudier et contrôler les effets du bruit généré par le trafic maritime sur la vie marine.Cet article traite d'une étude pour l'agence spatiale canadienne visant à examiner la faisabilité d'une interface web contrôlée par l'utilisateur qui fournit une prédiction en temps quasi-réel du bruit du trafic maritime dans les habitats de vie marine.'ShipNoiseView' intègre la position en direct du navire depuis le système d'identification automatique par satellite (AIS) avec la télédétection en temps réel des données océanographiques et les modèles validés de propagation du bruit de navire.Grâce à cet outil, il est possible d'estimer les niveaux sonores cumulatifs du navire et de contrôler l'effet du bruit sur la vie marine grâce au suivi et l'atténuation en temps réel.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».