Acoustic Signatures of Shipping, Weather and Marine Life: Comparison of NE Pacific and Arctic Soundscapes
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic signatures of shipping, weather and marine life are relatively well constrained, but there are strong variations with their oceanographic context and human activities. We investigate two contrasted settings, for timescales up to a year and frequencies up to 2 kHz. Arctic data from NOAA Noise Reference Station (NRS) NRS01, 500 m deep in the Arctic Chukchi Sea and away from major shipping areas is compared with measurements from Folger Deep, part of the Ocean Networks Canada network, 95 m deep and close to shipping lanes. PAMGuide is used to quantify broadband Sound Pressure Levels (SPLs), Third-Octave band Levels (TOLs), Power Spectral Densities (PSDs) and percentile contributions. The Acoustic Complexity Index (ACI) is an emerging metric to measure the apparent acoustic biodiversity, and we use its Seewave implementation. We compare the third-octave bands centred on 63 Hz and 125 Hz (“shipping” bands of the European Marine Strategy Framework Directive) in each environment and assess their use in the presence of heavy ice and little to no shipping. Metrics designed for open waters are not directly applicable to icy environments, or at least not on their own. They must be supplemented with multivariate analyses of context-specific third-octave bands.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».