Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".