Geospatial analysis of oil discharges observed by the National Aerial Surveillance Program in the Canadian Pacific Ocean
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Oil pollution resulting from day to day human maritime activities contributes a high portion of the overall input into marine environments, constituting a major threat to marine ecosystems worldwide. In Canada, the National Aerial Surveillance Program (NASP) extensively monitors and collects information on oily discharges using remote sensing devices. Despite the availability of data from NASP and other surveillance programs internationally, there is a paucity of spatial analyses of oil pollution patterns, particularly in their association with human marine pursuits. The objective of this paper is to analyze the association between observed oily discharges and human maritime activities in the Canadian Pacific Ocean. This study used Poisson regression to spatially model detected oily discharges with marine traffic, coastal facilities and proximity to coast. Further, it developed localized (‘regional’) models to address spatial heterogeneity. The models identify recreational activities, passenger traffic, commercial traffic, fisheries, and proximity to the coast as predictors of observed oily discharges. The regional models yield more accurate and reliable estimates of local associations, and identify more parsimonious sets of predictors for each region. By identifying and accounting for human activities most associated with oily discharge patterns, the models developed in this study could be used to estimate pollution rates in areas with less surveillance, and identify areas where NASP coverage may need to be increased. Spatially explicit rates estimated by these models can be used to monitor the effectiveness of programs and policy aimed at reducing discharge rates of oily pollution. This study can be used as a model approach for extending the analysis to the other coasts of Canada, using available NASP data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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