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Enregistrement W4413346361 · doi:10.1121/10.0038636

A call for comparable measurements of underwater radiated noise related to vessel speed reduction programs

2025· article· en· W4413346361 sur OpenAlexafffund
Leila Hatch, Megan F. McKenna, Rianna E. Burnham, Kaitlin E. Frasier, Christine M. Gabriele, Sean Hastings, Samara M. Haver, Anastasia Kunz, Alexander O. MacGillivray, Chloë Malinka, Jessica Morten, Lindsey Peavey Reeves, Krista Trounce, Svein Vagle, Jason Wood, Vanessa M. ZoBell

Notice bibliographique

RevueJASA Express Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGovernment of CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaOffice of National Marine SanctuariesTransport Canada
Mots-clésUnderwaterComparabilityNoise (video)Reduction (mathematics)Computer scienceNoise reductionMarine engineeringEnvironmental scienceEngineeringArtificial intelligenceMathematicsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine vessels are mandated or requested to reduce speed to meet operational, economic, and conservation goals. Vessel speed reduction (VSR) is a key strategy in global efforts to reduce ocean noise. Many regional VSR programs incorporate underwater acoustic monitoring to assess reductions in underwater radiated noise (URN) from vessels. Drawing from North American VSR programs, approaches to measuring URN reduction are assessed and progress toward robust metrics, scalable methods, and integrative measures are documented. Improved alignment across programs is recommended across programs to achieve measurement comparability to advance VSR evaluation and contribute to global underwater noise reduction and sustainable shipping goals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,231 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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