Trade-offs and synergies in the management of environmental pressures: a case study on ship noise mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Underwater noise from shipping is increasingly recognized as a significant pollutant that can have a range of detrimental effects on marine organisms. However, ships impact marine life in more than one way. From a management perspective, a holistic approach could provide a more successful way to minimize the impact of ship traffic than sequential, single-pressure mitigation. In this paper, we assess how other shipping pressures are affected by six noise mitigation measures: ship speed restriction, rerouting, convoying, frequent hull/propeller cleaning, ship-quieting technologies, and incentivising fewer, larger ships. Here, we present and apply a framework to evaluate the synergies and trade-offs in the implementation of mitigation measures to better consider cumulative effects and advance effective, and holistic management. Using expert judgement and peer-reviewed literature, we evaluate each of the proposed mitigation measures to determine whether they are likely to have synergistic or trade-off effects on the impacts from other shipping pressures, the scale of the effect, and the strength of the evidence. Overall, speed reduction has mostly synergies with only weak trade-offs in the other shipping pressures. Frequent hull and propeller cleaning has fewer synergies, but also very few trade-offs, whereas convoying is expected to be the measure with the most trade-offs with other pressures. Re-routing and the incentivization of fewer larger ships have mostly unclear outcomes, because this will depend on the circumstances of implementation. We conclude that carefully considered and thoughtfully implemented mitigation measures can lead to multiple benefits across shipping pressures.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».