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Enregistrement W4200463936 · doi:10.1016/j.marpolbul.2021.113257

Behavioural responses of wild Pacific salmon and herring to boat noise

2021· article· en· W4200463936 sur OpenAlexfundno aff
Inge van der Knaap, Erin Ashe, Dave Hannay, Asila Ghoul Bergman, Kimberly A. Nielsen, Catherine F. Lo, Rob Williams

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaUniversiteit GentVictoria UniversityMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkPew Charitable Trusts
Mots-clésOncorhynchusPacific herringHerringClupeaPredationForagingFisheryPopulationJuvenileForage fishEnvironmental scienceBiologyEcologyGeographyFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing concern about impacts of ship and small boat noise on marine wildlife. Few studies have quantified impacts of anthropogenic noise on ecologically, economically, and culturally important fish. We conducted open net pen experiments to measure Pacific herring (Clupea pallasii) and juvenile salmon (pink, Oncorhynchus gorbuscha, and chum, Oncorhynchus keta) behavioural response to noise generated by three boats travelling at different speeds. Dose-response curves for herring and salmon estimated 50% probability of eliciting a response at broadband received levels of 123 and 140 dB (re 1 μPa), respectively. Composite responses (yes/no behaviour change) were evaluated. Both genera spent more time exhibiting behaviours consistent with anti-predator response during boat passings. Repeated elicitation of vigilance or anti-predatory responses could result in increased energy expenditure or decreased foraging. These experiments form an important step toward assessing population-level consequences of noise, and its ecological costs and benefits to predators and prey.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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