Geospatial analysis of oil discharges observed by the National Aerial Surveillance Program in the Canadian Pacific Ocean
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».