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Enregistrement W7133277603

Offsetting increases in underwater noise

2025· other· en· W7133277603 sur OpenAlexfundno aff
Fisheries and Oceans Canada, Pêches et Océans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésUnderwaterOffset (computer science)ComparabilityWeightingNoise (video)Habitat
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offsetting is a management tool applied to address habitat impacts that are not fully mitigated by other actions. A proposal to offset anticipated increases in underwater noise was developed by Fish and Fish Habitat Protection Program (FFHPP, the client), with application to TMX vessel-related underwater noise in relation to southern resident killer whales (SRKW). Advice was sought on the exchange of offset credits, which are defined both spatially and temporally. This included: the use of sub-regions for credit exchange; the formation of a baseline, and calculation of changes in sound levels resulting from project-related vessels and mitigation actions; the use and calculation of weighting factors to express variable habitat importance to focal species; and the principles guiding credit exchange as part of offsetting. The application of offsetting to address underwater noise is unprecedented and complex. Such an approach has potential value for addressing underwater shipping noise, but is data intensive, and is not recommended in data-poor settings. Challenges and methodological concerns were identified in the applicability and effectiveness of the proposed approach as a management tool. While the analysis completed could inform the choice of mitigation measures, additional work is required before proceeding with implementation of the proposed noise offsetting approach (including for TMX and SRKW), due to large uncertainties that have been identified. Offsetting should be constrained by the area of occupancy of the focal species and occur in spatial and temporal proximity to noise increases. Comparability in the importance and type of the habitat to the focal species is required when considering credit exchange; however, the criteria for biological equivalency were not agreed upon. The proposed sub-regions for offsetting credit exchange in the test case were not agreed upon, and contributed to the rejection of the approach. Suggestions were provided for a more rigorous approach to spatial subdivision. Refinements to the vessel noise model presented in the test case were suggested. Careful consideration of the selection of sound level metrics, appropriate frequencies, source levels, and propagation assumptions is required, including spatial and temporal considerations. Reservations were expressed regarding the identification, calculation, and exchange of offsetting credits. As presented, the use of offset credits was rejected, and improvements were suggested to support future considerations. Participants agreed that consideration of a multiplier or risk factor (the ratio between the impacted and compensated habitat) may be applied as a management tool to capture uncertainties of the proposed approach, any periods of time without offset, or any other relevant considerations. The baseline should be established to represent a period in time prior to project operations, and prior to implementation of project inputs, mitigation measures, and offsets, consistent with the principle of additionality.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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