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Enregistrement W4392702577 · doi:10.1578/am.50.2.2024.107

Temporary Hearing Threshold Shift in California Sea Lions (Zalophus californianus) Due to a Noise Band Centered at 32 kHz

2024· article· en· W4392702577 sur OpenAlexaff
Ronald A. Kastelein, Lean Helder-Hoek, Laura Van Acoleyen, Linde N. Defillet, John M. Terhune

Notice bibliographique

RevueAquatic Mammals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesU.S. NavyMinisterie van Economische Zaken
Mots-clésAudiogramZalophus californianusOctave (electronics)AudiologyAuditory fatigueOctave bandNoise (video)Absolute threshold of hearingHearing lossSea lionSound pressureAcousticsAudiometryPsychoacousticsPhysicsNoise exposureMedicineBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine their frequency-dependent susceptibility to noise-induced temporary hearing threshold shift (TTS), two California sea lions (Zalophus californianus) were exposed for 60 min to a continuous one-sixth-octave noise band (NB) centered at 32 kHz as the fatiguing sound, at sound pressure levels of 132 to 156 dB re 1 µPa (sound exposure levels [SELs] of 168 to 192 dB re 1 µPa2s). Using a psychoacoustic technique, TTSs were quantified at the center frequency of the fatiguing sound and at half an octave and one octave above the center frequency (at 32, 44.8, and 63 kHz). When significant TTS occurred, higher SELs resulted in greater TTSs. TTSs and hearing recovery patterns were similar in both sea lions. The mean onset of TTS1-4 min (defined as 6 dB TTS) in sea lion F01 is estimated to occur after exposure to an SEL of 179 dB re 1 µPa2s (at hearing test frequency 44.8 kHz). After exposure to an SEL of 180 dB re 1 µPa2s, a mean TTS1-4 min of 6.7 dB was measured at hearing test frequency 44.8 kHz. In California sea lions, TTS onset levels are not as closely related (especially at the lower and higher frequencies) to the unmasked hearing thresholds (audiograms) as was previously assumed.

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)0,001
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,012

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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