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Enregistrement W6989212986

Analyse du paysage acoustique du Saint-Laurent : le bruit généré par le vent et le bruit du trafic maritime dans l'habitat des baleines = Assessmnent of the St. Lawrence soundscape : wind-generated noise and shipping noise in whale habitat

2023· other· fr· W6989212986 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeNoise (video)Pacific oceanIndian ocean
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ : L'environnement sonore est important pour les espèces de cétacés selon plusieurs aspects de leur mode de vie tels que leur alimentation, communication et déplacement. Leur capacité à entendre est donc déterminante pour leur survie. L'estuaire du Saint-Laurent est reconnu pour l'abondance et la diversité de cétacés. C'est également une voie maritime importante qui relie les Grands Lacs à l'océan Atlantique, et qui peut avoir des effets négatifs sur ces animaux, notamment l'exposition au bruit sous-marin. Dans le contexte actuel de protection des espèces en péril au Canada, telles que le rorqual bleu (Balaenoptera musculus) et le béluga (Delphineptarus leucas), déterminer objectivement les niveaux de bruit auxquels sont exposés ces espèces est essentiel. Le projet MARS (Marine Acoustic Research Station) s'inscrit dans cette problématique. Il s'agit d'un projet de recherche appliqué qui vise à comprendre et à mesurer le bruit sous-marin émis par les navires et à proposer des méthodes d'atténuation. Le chapitre principal porte sur l'étude du paysage acoustique enregistré d'août à octobre 2021. Les données enregistrées par la station acoustique MARS déployée au centre du chenal Laurentien ont été utilisées pour analyser la contribution relative des sources majeures aux niveaux sonores dans trois bandes de fréquences utilisées par les cétacés. Un modèle permettant de définir le bruit généré par le vent et le trafic maritime a été créé, et des pourcentages de temps d'exposition aux différents niveaux sonores émis par ces sources ont été obtenus. Dans les basses fréquences (50 Hz), utilisées par le rorqual bleu, le paysage sonore est dominé par le trafic maritime 100 % du temps. Dans les hautes fréquences (6300 Hz), utilisées par le béluga, il est dominé par le trafic maritime 34,2 % du temps. Ces résultats indiquent qu'il est important d'étudier les différentes contributions sonores dans les fréquences spécifiques utilisées par les espèces de cétacés car elles n'impliquent pas les mêmes effets. Les stratégies de protection mises en place ne sont donc pas les mêmes selon l'espèce considérée. Une telle analyse du paysage sonore fournit donc des informations essentielles pour la conservation et le développement durable des activités humaines. -- Mot(s) clé(s) en français : Acoustique, Bruit ambiant, Canada, Cétacés, Contribution relative, Exposition au bruit, Navires, Paysage acoustique, Québec, Saint-Laurent. -- \nABSTRACT : The underwater soundscape is important to cetacean species in many aspects of their lifestyle, such as feeding, communication and movement. Their ability to hear is therefore crucial to their survival. The St. Lawrence Estuary is renowned for its abundance and diversity of cetaceans. It is also a major shipping lane linking the Great Lakes to the Atlantic Ocean, which can have negative effects on these animals, notably exposure to underwater noise. In the current context of protecting species at risk in Canada, such as the blue whale (Balaenoptera musculus) and the beluga whale (Delphineptarus leucas), objectively determining the noise levels to which these species are exposed is essential. The MARS (Marine Acoustic Research Station) project is part of this effort. This applied research project aims to understand and measure the underwater noise emitted by ships, and to propose mitigation methods. The main chapter deals with the study of the acoustic landscape recorded from August to October 2021. Data recorded by the MARS acoustic station deployed in the middle of the Laurentian Channel were used to analyze the relative contribution of major sources to sound levels in three frequency bands used by cetaceans. A model was created to define the noise generated by wind and shipping traffic, and percentages of exposure time to the different sound levels emitted by these sources were obtained. At low frequencies (50 Hz), used by blue whales, the soundscape is dominated by marine traffic 100% of the time. At high frequencies (6300 Hz), used by belugas, the soundscape is dominated by marine traffic 34.2% of the time. These results indicate that it is important to study the different noise contributions in the specific frequencies used by cetacean species, as they do not imply the same effects. The protection strategies implemented are therefore not the same depending on the species considered. Such an analysis of the soundscape therefore provides essential information for the conservation and sustainable development of human activities. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Acoustics, Ambient noise, Canada, Cetaceans, Relative contribution, Noise exposure, Quebec, Ships, Soundscape, St.Lawrence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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