Techniques for distinguishing between impulsive and non-impulsive sound in the context of regulating sound exposure for marine mammals
Notice bibliographique
Résumé
Regulations designed to mitigate the effects of man-made sounds on marine mammal hearing specify maximum daily sound exposure levels. The limits are lower for impulsive than non-impulsive sounds. The regulations do not indicate how to quantify impulsiveness; instead sounds are grouped by properties at the source. To address this gap, three metrics of impulsiveness (kurtosis, crest factor, and the Harris impulse factor) were compared using values from random noise and real-world ocean sounds. Kurtosis is recommended for quantifying impulsiveness. Kurtosis greater than 40 indicates a sound is fully impulsive. Only sounds above the effective quiet threshold (EQT) are considered intense enough to accumulate over time and cause hearing injury. A functional definition for EQT is proposed: the auditory frequency-weighted sound pressure level (SPL) that could accumulate to cause temporary threshold shift from non-impulsive sound as described in Southall, Finneran, Reichmuth, Nachtigall, Ketten, Bowles, Ellison, Nowacek, and Tyack [(2019). Aquat. Mamm. 45, 125-232]. It is known that impulsive sounds change to non-impulsive as these sounds propagate. This paper shows that this is not relevant for assessing hearing injury because sounds retain impulsive character when SPLs are above EQT. Sounds from vessels are normally considered non-impulsive; however, 66% of vessels analyzed were impulsive when weighted for very-high frequency mammal hearing.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».