MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4285492856 · doi:10.1038/s41598-022-16060-2

Avoiding sharp accelerations can mitigate the impacts of a Ferry’s radiated noise on the St. Lawrence whales

2022· article· en· W4285492856 sur OpenAlexafffundabout
Dominic Lagrois, Clément Chion, Jean-François Senécal, Camille Kowalski, Robert Michaud, Valeria Vergara

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensRaincoast Conservation FoundationUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesParks CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésNoise (video)AcousticsEnvironmental scienceMarine engineeringComputer scienceTelecommunicationsAeronauticsPhysicsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to anthropogenic noise from the commercial fleet is one of the primary constituents of the acoustic pollution perturbing the environment of aquatic life. Merchant ships (e.g. bulkers, tankers) have been the focus of numerous studies for underwater noise source level determination and modeling. This work extends pre-existing studies to the ferry ship class. Hydrophone-based measurements of the N.M. Trans-Saint-Laurent ferry near the Rivière-du-Loup harbor (Rivière-du-Loup, QC CANADA) were obtained for 186 transits between 2020 July 22th and 2020 September 5th. For each transit, monopole source levels are estimated for two (2) different modes of operation i.e., the low-speed phases of acceleration/deceleration when the ferry launches/docks at Rivière-du-Loup and the passages at quasi-operational speed at the hydrophone's closest-point-of-approach. Relative differences between the two (2) modes of operation are presented here in the low-frequency domain between 141 and 707 Hz. An average excess of 8 to 11.5 dB indicates that the ferry is likely one order of magnitude noisier, within this frequency band, during acceleration/deceleration when compared to passages at operational speed. This highlights that, in terms of marine mammal conservation, a significant reduction of the noise pollution could be achieved, for instance, by avoiding sudden speed changes in the vicinity of whales.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,076

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Reports→Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→