Estimating the Audibility of Industrial Noise to Denning Polar Bears
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Oil and gas activities on Alaska's North Slope overlap spatially with polar bear (Ursus maritimus) maternal denning habitat and temporally with the peri‐partum and emergence periods. Noise associated with these activities can be substantial and concerns regarding the effects on polar bears have been acknowledged. But the secluded and ephemeral nature of subnivean maternal dens renders the measurement of behavioral and physiological responses of bears to noise exposure challenging, except for rare cases when disturbance‐prompted den abandonment has been documented. These limitations, coupled with the uncertainty associated with the synergistic effects of anthropogenic activities on bears in a rapidly changing Arctic, prompt the need to develop predictive models of disturbance to ensure management guidelines effectively mitigate disturbance. Towards this end, we characterized noise propagation from 9 sources (2 aircraft, 2 over‐tundra tracked vehicles, 4 wheeled on‐road vehicles, and humans walking) used to support industrial activities around artificial snow dens near Milne Point, Alaska, USA, in March–April 2010. We built dens in 4 configurations to mimic variability in den roof thickness and to evaluate differences in noise propagation from when the den was closed compared to being open, similar to den emergence. We integrated these data with an existing polar bear audiogram and developed models to predict auditory‐detection probabilities as a function of distance from the den. Within a closed den, aircraft had high probabilities (detection probability ≥75%) of being detected by polar bears at distances ≤1.6 km and ground‐based sources had high probabilities of detection at distances ≤0.8 km. On average, closed dens reduced noise levels by 15 decibels (dB) relative to open dens. Our findings indicate that although polar bear snow dens effectively attenuate acoustic sound pressure levels, noise from some industrial support vehicles was likely to be detected farther from dens than previously documented. These results reinforce the importance of maintaining buffer zones around polar bear dens to minimize the potential for den disturbance. © 2020 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».