Integrating ocean soundscape modelling and mapping into marine environment quality assessment and marine spatial planning
Notice bibliographique
Résumé
As on land, underwater anthropogenic noise and its potential impacts on marine ecosystems have been a growing concern in the past three decades. Initially focusing on louder noise sources, acute physical and behavioral impacts on marine mammals and commercial fish, governmental agencies started to integrate soundscapes into marine spatial planning. However soundscape science has to deal with a large number of metrics and variables (time, space, frequencies, species, types of impacts, sound sources,…) and uncertainties to be able to bring a scientifically robust and reliable support to decision making process. This is a real challenge to integrate and communicate to a vast diversity of stakeholders. To address this challenge, we present a study of the impact of shipping noise on the St Lawrence Estuary and Gulf ecosystems and in particular on endangered marine mammals. The methodology uses probabilistic underwater acoustic modelling to produce 3D-maps of acoustic-field statistics and risk of impacts at daily, weekly, monthly and annual scale over few year-cycles. Those maps are then fed into a web application capable of handling terabytes of geospatial raster’s which allows to produce statistics on user-defined area interactively in order to explore and support collaborative decision making process between marine spatial planner and stakeholders. Details on probabilistic methodology and practical examples will be shown, with concluding remarks on gaps and remaining challenges.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».