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Enregistrement W1978090044 · doi:10.2118/168348-ms

The IPIECA Marine Geospatial Bibliography

2014· article· en· W1978090044 sur OpenAlexaff
Ian M. Voparil, Sarah Connick, Michèle Marconi, Carol J. Engstrom, Philip Ruck

Notice bibliographique

RevueSPE International Conference on Health, Safety, and Environment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Computational Techniques and Applications
Établissements canadiensHusky Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisStewardship (theology)Transparency (behavior)CredibilityAnalyticsBoomGovernment (linguistics)Petroleum industryComputer scienceBusinessEnvironmental resource managementData scienceEngineeringEnvironmental sciencePolitical scienceGeographyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research on marine ecosystems is progressing rapidly, but information is often from disparate sources and in different formats. Although nominally publically available, it is frequently difficult to find, presenting a challenge in ensuring relevant information can be accessed freely and easily by all interested audiences. IPIECA, the global oil and gas industry association for environmental and social issues, have developed and launched an innovative knowledge sharing platform called the Marine Geospatial Bibliography (MGB). The business case for the development of the MGB is to centralise relevant environmental understanding relating to oil and gas activities in marine areas, ensuring it is transparent and can serve as the basis for policy and regulations, by making it publicly accessible whilst reducing duplication of effort. The MGB’s mission statement is to ‘‘identify and share sources of up-to-date scientific knowledge for management of oil and gas activities related to the marine environment, biodiversity, and ecosystems, whilst promoting ocean stewardship through increased transparency and greater awareness". The tool centralises and geospatially references reliable information, making it easy to find, search and summarise. The advantages of the MGB include that it: –Supports science-based environmental management enabling licence to operate;–Provides technical/scientific credibility and weight-of-evidence for regulatory decisions;–Allows horizontal transfer of knowledge between different communities of users;–Helps retain critical technical knowledge in the industry beyond the retirement boom The MGB’s primary audience is the oil and gas industry, however it is also intended to be of use to other audiences. The oil and gas industry often work with consultants who carry out baseline assessments or Environmental Impact Assessments (EIAs) so the information in the MGB could be relevant and useful for them. Additionally, it may be of interest to academics and scientists that perform research on deep water and marine environments. The MGB will also be of use to regulators and policy makers that make decisions based upon best available information to regulate the oil and gas industry. Finally the information contained in the MGB may be of interest to the public. At launch the MGB contained over 10,000 resources (including key papers, academic references and relevant industry grey literature) with an initial focus on the North Sea and Gulf of Mexico. This paper will explain the background/rationale for the project, the functionality and applicability of the MGB, and provide additional insight into the resources available. The paper will illustrate how IPIECA members are contributing information to the tool in the interests of greater transparency, and will outline future plans for expansion.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0530,087
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1430,082

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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