Real-Time Monitoring of Coastal & Offshore Construction Noise for Immediate Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the global awareness of the need to make our energies cleaner, marine constructions, typically wind farms, and especially offshore, have multiplied in recent years, and we can expect to see these numbers increase even more rapidly. The presence of marine mammals during offshore infrastructure works (pile driving, drilling, dredging) is now a major environmental concern, as it has been proven that they could be severely harmed by exceeding noises. In order to safeguard species and their natural habitats, more and more local legislations impose a cap on sound levels caused by all offshore activities. As of 2023, this is the mainly the case in Europe (for instance in the United Kingdom [Joint Nature Conservation Committee - JNCC, Southall et al., 2007; Popper and Hasting, 2009], Germany [Bundesamt fur Seeschifffahrt und Hydrographie - BSH (Federal Maritime and Hydrographic Agency), Muller-BBM, 2011], The Netherlands [Nederlandse Organisatie voor Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek - TNO (Netherlands Organisation for Applied Scientific Research), 2011], Belgium or Denmark [Danish Energy Agency - DEA, Tougaard et al., 2016]), but Asian countries (Taiwan [Environmental Protection Administration - EPA, 2019] being the best example) and American (USA, Canada) are also implementing similar rules. Wind farms developers therefore are required to measure, monitor, and mitigate noise caused by building work, and, today, underwater noise monitoring regulations are enforced as a means of protecting aquatic life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».