Evaluating the predictive strength of underwater noise exposure criteria for marine mammals
Notice bibliographique
Résumé
The aim of underwater noise exposure criteria in a regulatory context is to identify at what received levels noise-induced effects are predicted to occur, so that those effects may be appropriately considered in an evaluation or mitigation context under the respective regulatory regime. Special emphasis has been given to hearing related impairment of marine mammals due to their high sensitivity to and reliance on underwater sound. Existing regulations of underwater noise show substantial qualitative and quantitative discrepancies. A dataset acquired during an experiment that induced temporary threshold shift (TTS) in a harbor porpoise (Phocoena phocoena) from Lucke, Siebert, Lepper, and Blanchet [(2009). J. Acoust. Soc. Am. 125, 4060-4070] was reanalyzed to see if various exposure criteria predicted TTS differently for high-frequency cetaceans. This provided an unambiguous quantitative comparison of predicted TTS levels for the existing noise exposure criteria used by regulatory bodies in several countries. The comparative evaluation of the existing noise exposure criteria shows substantial disagreement in the predicted levels for onset for auditory effects. While frequency-weighting functions evolved to provide a better representation of sensitivity to noise exposure when compared to measured results at the criteria's onset, thresholds remain the most important parameter determining a match between criteria and measured results.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».