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Enregistrement W4290391026 · doi:10.1016/j.envpol.2022.119899

Low-frequency noise pollution impairs burrowing activities of marine benthic invertebrates

2022· article· en· W4290391026 sur OpenAlexaff
Sheng V. Wang, Alexa Wrede, Nelly Tremblay, Jan Beermann

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioturbationBenthic zoneMacoma balthicaEnvironmental scienceInvertebrateMesocosmOceanographyEcosystemMarine ecosystemSedimentEcologyGeologyBivalviaBiologyMollusca

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sounds from human activities such as shipping and seismic surveys have been progressively invading natural soundscapes and pervading oceanic ambient sounds for decades. Benthic invertebrates are important ecosystem engineers that continually rework the sediment they live in. Here, we tested how low-frequency noise (LFN), a significant component of noise pollution, affects the sediment reworking activities of selected macrobenthic invertebrates. In a controlled laboratory setup, the effects of acute LFN exposure on the behavior of three abundant bioturbators on the North Atlantic coasts were explored for the first time by tracking their sediment reworking and bioirrigation activities in noisy and control environments via luminophore and sodium bromide (NaBr) tracers, respectively. The amphipod crustacean Corophium volutator was negatively affected by LFN, exhibiting lower bioturbation rates and shallower luminophore burial depths compared to controls. The effect of LFN on the polychaete Arenicola marina and the bivalve Limecola balthica remained inconclusive, although A. marina displayed greater variability in bioirrigation rates when exposed to LFN. Furthermore, a potential stress response was observed in L. balthica that could reduce bioturbation potential. Benthic macroinvertebrates may be in jeopardy along with the crucial ecosystem-maintaining services they provide. More research is urgently needed to understand, predict, and manage the impacts of anthropogenic noise pollution on marine fauna and their associated 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,000

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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