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Enregistrement W7133270396

Comprendre le bruit sous-marin anthropique

2017· other· en· W7133270396 sur OpenAlexaboutno aff
Véronique Nolet

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWest indiesArchipelagoPilotage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les sources de bruits sous-marins d'origine anthropique (de source humaine) n'ont cesse de croitre depuis le cinquante dernières années. Ces bruits constituent en réalité un sous-produit de l'importante augmentation des activités humaines maritimes telles que l'exploration pétrolière, l'utilisation de sonars a des fins commerciales et militaires et le transport maritime. La navigation commerciale figure parmi les principaux contributeurs de bruits anthropiques a basse fréquence, principalement générés par l'hélice et les machineries a bord des navires. Ces fréquences sonores peuvent se propager très efficacement et sur de très grandes distances dans les environnements marins. Cette augmentation substantielle a éveillé plusieurs préoccupations quant a l'impact de ce bruit sur la faune marine, qui utilise les sons pour communiquer, naviguer, s'alimenter et se reproduire. En tant qu'entité régulant le transport maritime au Canada, Transports Canada (TC) a juge essentiel de mieux comprendre la problématique des bruits sous-marins au Canada. Ce rapport détaille l'information sur comment, base sur les connaissances actuelles, l'industrie maritime contribue aux bruits sous-marins ambiants et permet aux néophyte de saisir en quoi les bruits peuvent représenter une menace a la conservation des espèces marines et au rétablissement des espèces en péril.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,991

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
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