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Enregistrement W4312190727 · doi:10.1139/cjz-2022-0085

Applying technical guidance from the USA for management of impacts of anthropogenic noise on wildlife in other countries: the Canadian context

2022· article· en· W4312190727 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrew Wright, Hilary Moors‐Murphy, Harald Yurk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)WildlifeWarrantTechnical standardEnvironmental resource managementMarine mammalPrecautionary principleEnvironmental impact assessmentEnvironmental planningService (business)Impact assessmentBusinessEcologyBiologyComputer scienceGeographyEnvironmental sciencePolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technical Guidance from the US National Marine Fisheries Service recommends Federal agencies use estimated thresholds for peak sound pressure levels and weighted cumulative sound exposure levels for the onset of permanent (and temporary) hearing threshold shifts in marine mammals. These dual metrics were developed to inform impact assessments within the US legal landscape. Despite its merits, the Technical Guidance contains uncertainties due to limited data on marine mammal hearing and auditory response to noise. The underlying assumptions about how representative existing data are for all marine mammal species also create limitations in the applicability of the Technical Guidance. These limitations warrant consideration before the Technical Guidance can be applied effectively in other jurisdictions with different legal standards. Using the Canadian legal framework as a working example, we found that many Canadian species are underrepresented in the dataset informing the Technical Guidance. The Technical Guidance also does not address all relevant noise impact types. Thus, the Technical Guidance alone cannot address all Canadian legal standards and, if the Technical Guidance is incorporated, some adjustments to the criteria within may be needed to meet the precautionary requirements of many Canadian legal standards.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,021
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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