The sound of recovery: Integrating acoustics into fish status assessments and recovery strategies
Notice bibliographique
Résumé
Many fish species use sound to communicate, attract mates, and acquire information about habitat quality—all of which can be negatively impacted by anthropogenic noise. The Canadian government is implementing an Ocean Noise Strategy to mitigate the impacts of this anthropogenic stressor, stating that actions will align with existing commitments to species protection and legislation. Here, we examine the extent to which acoustics have been considered in recommendations for listings by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada (COSEWIC) and subsequent action plans following listings under the Species at Risk Act (SARA). To do so, we collated 374 Assessments and Status Reports as well as Recovery and Action Plans, encompassing all assessed or at-risk marine and freshwater fishes in Canada. Of the 138 designatable taxa (i.e., species or specific populations) considered in these reports, 32 taxa (23 %) that span 11 families are known to be actively soniferous (i.e., produce sound for communication). Yet, no SARA documents mentioned sound production, soundscapes, or the potential for noise pollution to threaten population recovery. A single COSEWIC assessment acknowledged that a species is actively soniferous. Noise pollution was recognized as a threat to recovery in one COSEWIC report; in contrast, other aspects of vessel impacts (e.g., wave action) were considered in several documents. Therefore, we find that acoustics are rarely considered when developing strategies to safeguard at-risk fish populations from extinction. Integrating fish sonifery, soundscapes, and noise pollution considerations into Canadian policies will improve species management, conservation, and recovery efforts.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».