Comparison of impacts of oil infrastructure on grassland songbirds between landscape-scale noise addition and noise removal experiments
Notice bibliographique
Résumé
As anthropogenic noise becomes increasingly widespread in natural habitats, noise addition and removal studies have become an important and commonly used method to assess the effects of noise on wildlife. Despite their wide implementation, it is difficult to determine whether the results from these studies translate to natural environments. Oil extraction operations provide a unique opportunity to conduct large-scale natural and experimental noise studies because they emit high-amplitude noise and are subject to interruptions or cessation of operations. We conducted a 6-year study aimed at identifying the effects of different types of oil infrastructure and noise on four species of grassland songbirds in the Canadian prairies. We measured abundance and nesting success of our focal species and compared between a large-scale playback experiment (i.e., noise addition) and in response to real infrastructure (i.e., noise removal). We also conducted an in-depth species analysis of reproductive output, stress, and population structure of an endangered species, Chestnut-collared Longspur ( Calcarius ornatus ). This multi-species and species-specific approach enabled us to assess noise impacts that may vary among species and for different life-history traits. Overall, our comparative study suggests that noise addition experiments can result in different conclusions regarding the ecological impacts of noise generated from in situ field studies in sites with associated disturbances. While noise clearly impacts birds in many ways, when layered with the many other ecosystem changes associated with real-world oil extraction activity, the effects of noise may be less prominent. As such, caution must be taken when applying results of noise experiments to conservation and management plans and regulations, as effects of noise predicted by lab and field noise addition experiments may simply not be realized under real-world conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».