MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2897816795 · doi:10.1121/1.5067678

Reductions in underwater radiated noise from shipping during the 2017 Haro Strait vessel slowdown trial

2018· article· en· W2897816795 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander O. MacGillivray, Zizheng Li

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)SlowdownEnvironmental scienceUnderwaterMarine engineeringOceanographyQUIETLimitingPort (circuit theory)MeteorologyAcousticsGeologyComputer scienceGeographyPhysicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During 2017, the Vancouver Fraser Port Authority's Enhancing Cetacean Habitat and Observation (ECHO) program carried out a voluntary slowdown trial in Haro Strait (British Columbia) to investigate whether limiting vessel speeds to 11 knots would decrease noise in Southern Resident Killer Whale habitat. During the trial, JASCO collected source levels measurements on two underwater listening stations situated adjacent to the Haro Strait traffic lanes, while a third listening station in Georgia Strait measured noise from vessels outside the slowdown zone. Acoustic data from these three listening stations were analyzed using JASCO's PortListen® system, which tracks vessels using the Automated Identification System (AIS) and automatically measures the source levels of passing vessels, according to the ANSI standard for ship noise measurement (12.64-2009 R2014). The effects of voluntary slowdowns on vessel noise emissions were investigated, on a per-class basis, by comparing measurements of participating vessels with measurements obtained during control periods before and after the trial. Analysis of the trial data showed that speed reductions were an effective method for reducing broadband source levels for five categories of piloted commercial vessels: containerships, cruise vessels, vehicle carriers, tankers, and bulk carriers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of America→Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→