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Enregistrement W3023701002 · doi:10.1007/s10980-020-01020-w

The relationship between anthropogenic light and noise in U.S. national parks

2020· article· en· W3023701002 sur OpenAlexaff
Rachel T. Buxton, Brett Seymoure, Jeremy White, Lisa M. Angeloni, Kevin R. Crooks, Kurt M. Fristrup, Megan F. McKenna, George Wittemyer

Notice bibliographique

RevueLandscape Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Park Service
Mots-clésNoise (video)WildlifeContext (archaeology)Light pollutionGeographyCumulative effectsVisitor patternEnvironmental scienceNational parkEcologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Context Natural sound and light regulate fundamental biological processes and are central to visitor experience in protected areas. As such, anthropogenic light and noise have negative effects on both wildlife and humans. While prior studies have examined the distribution and levels of light or noise, joint analyses are rarely undertaken despite their potentially cumulative effects. Objectives We examine the relationship between different types of anthropogenic light and noise conditions and what factors drive correlation, co-occurrences, and divergence between them. Methods We overlaid existing geospatial models of anthropogenic light and noise with landscape predictors in national parks across the continental U.S. Results Overlapping dark and quiet were the most common conditions (82.5–87.1% of park area), representing important refuges for wildlife and human experience. We found low correlation between anthropogenic light and noise (Spearman’s R < 0.25), with the exception of parks with a higher density of roads. Park land within urban areas had the highest probability of co-occurring high light and noise exposure, while park areas with divergent light and noise exposure (e.g., high light and low noise) were most commonly found 5–20 km from urban areas and in parks with roads present. Conclusions These analyses demonstrate that light and noise exposure are not always correlated in national parks, which was unexpected because human activities tend to produce both simultaneously. As such, mitigation efforts for anthropogenic light and noise will require efforts targeting site-specific sources of noise and light. Protecting and restoring sensory environments will involve constructive partnerships capable of reconciling diverse community interests.

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)0,002
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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