MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1873432389 · doi:10.1139/er-2013-0073

A review of developments in ballast water management

2014· review· en· W1873432389 sur OpenAlexvenueno aff
Rajoo Balaji, Omar Yaakob, Kho King Koh

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia e Inovação
Mots-clésBallastRatificationSustainabilityPort (circuit theory)EngineeringBusinessEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation and translocation of non-native species by ships through ballast water is one of the current issues the shipping industry is trying to address. The Ballast Water Convention is nearing full ratification after which treatment of ballast water will become mandatory for most of the trading merchant vessel categories. Ballast water management systems employing various technologies are commercially available but at high costs. Economics apart, the efficiency of these technologies and realistic ways to ensure compliance with stricter requirements of some Administrations are issues that need to be focussed upon. With the report of the Environmental Protection Agency as an assessment reference, this paper reviews the treatment technologies. Juxtaposing reports of Lloyd’s Register on the status, a concise overview of the technologies has been projected. A sustainable ballast water management based on data and assessments is proposed. The management must be extended to both shore and on-board platforms for practices, treatment, sampling, testing, and recycling. An exemplar system harvesting shipboard waste heat is projected as a route for thermal treatment in combination with technologies showing potential for optimized ballast water management.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
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

Citations43
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental ReviewsMême sujetMarine Ecology and Invasive SpeciesTravaux en français237 207