Marine and Freshwater Sounds Impact Invertebrate Behavior and Physiology: A Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The diversity of biotic and abiotic sounds that fill underwater ecosystems has become polluted by anthropogenic noise in recent decades. Yet, there is still great uncertainty surrounding how different acoustic stimuli influence marine and freshwater (i.e., aquatic) communities. Despite capabilities to detect and produce sounds, aquatic invertebrates are among the most understudied taxa within the field of soundscape ecology. We conducted a meta-analysis to understand how sounds from various sources influence the behavior and physiology of aquatic invertebrates. We extracted 835 data points from 46 studies conducted in 15 countries. The resulting data included 50 species, a range of experimental conditions, and four sound categories: anthropogenic, environmental, synthetic, and music. We used meta-analytic multivariate mixed-effect models to determine how each sound category influenced aquatic invertebrates and if responses were homogeneous across taxa. Our analyses illustrate that anthropogenic noise and synthetic sounds have detrimental impacts on aquatic invertebrate behavior and physiology, and that environmental sounds have slightly beneficial effects on their behavior. Defence responses were the most impacted behaviors, while the most prominent physiological responses were related to biochemistry, genetics, and morphology. Additionally, arthropods and molluscs exhibited the most pronounced physiological responses to anthropogenic and synthetic noise. These findings support the conclusion that many invertebrate species are sensitive to changes in aquatic soundscapes, which can cause adverse or favorable consequences to individuals and populations, dependent on the sound source. This quantitative synthesis highlights the necessity of including marine and freshwater invertebrates in acoustic exposure studies, aquatic ecosystem assessments, and emerging noise pollution policies.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».