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Enregistrement W3217209091 · doi:10.1121/10.0007834

Underwater noise produced by anthropogenic activities on Vancouver Island, British Columbia

2021· article· en· W3217209091 sur OpenAlexaffabout
Kelsie A. Murchy, Svein Vagle, Francis Juanes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaySoundscapeUnderwaterEnvironmental scienceOceanographyLoggingAmbient noise levelEstuaryMarine ecosystemNoise (video)EcosystemFisherySound (geography)GeographyGeologyEcologyForestryBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades shipping traffic has been increasing, leading to elevated ambient underwater noise. Extensive research has been conducted on the changes to ambient noise levels of moving ships, but little is known for ships at anchor. Vancouver Island, British Columbia has many anchorage locations where freighters stop prior to entering the Port of Vancouver. Additionally, Vancouver Island has logging activities that occur in estuaries and surrounding waters. These human activities raise concern about what impacts they might be having on the soundscape and marine organisms that inhabit these key locations. Cowichan Bay, BC is an industrialized bay and a key migration corridor for Pacific Salmon (Oncorhynchus spp.). To understand changes to the ambient noise levels in Cowichan Bay, with different anthropogenic activities, seven stationary hydrophones were deployed during Fall 2019 and 2020. Results show substantial changes in the soundscape with both anchored freighters and logging activities for the duration of their presence in the bay, with elevated SPL detected throughout the bay for anchored freighters. Our results demonstrate the impact anchored freighters and logging activities have on underwater soundscapes and are the first step in understanding the impact these activities have on marine organisms and important ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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