Demonstrating the Feasibility of Near-Real-Time Vessel Noise Mapping to Manage Marine Mammal Noise Impacts
Bibliographic record
Abstract
Le bruit produit par l'homme dans les océans peut provoquer des séquelles physiques et des perturbations comportementales chez les créatures marines.Chez les mammifères marins, il gêne leurs utilisations des sons pour la recherche de nourriture, la communication, la navigation, la socialisation et la reproduction.Les progrès dans les enregistreurs acoustiques, les observatoires océaniques, le suivi des navires, et la modélisation du bruit nous permettent d'étudier et contrôler les effets du bruit généré par le trafic maritime sur la vie marine.Cet article traite d'une étude pour l'agence spatiale canadienne visant à examiner la faisabilité d'une interface web contrôlée par l'utilisateur qui fournit une prédiction en temps quasi-réel du bruit du trafic maritime dans les habitats de vie marine.'ShipNoiseView' intègre la position en direct du navire depuis le système d'identification automatique par satellite (AIS) avec la télédétection en temps réel des données océanographiques et les modèles validés de propagation du bruit de navire.Grâce à cet outil, il est possible d'estimer les niveaux sonores cumulatifs du navire et de contrôler l'effet du bruit sur la vie marine grâce au suivi et l'atténuation en temps réel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".