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Enregistrement W2047424851 · doi:10.4043/25512-ms

Research to Improve Oil Spill Response in the Arctic - A Joint Industry Programme

2015· article· en· W2047424851 sur OpenAlex
Joseph V. Mullin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticPetroleum industryOil spillGovernment (linguistics)Fossil fuelBusinessEnvironmental scienceEngineeringEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental protectionOceanographyWaste managementEnvironmental engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For more than 50 years, the oil and gas industry has funded and conducted research to improve oil spill response technologies and methodologies with industry, government, academia, and stakeholders jointly involved. This research has included hundreds of studies, laboratory and basin experiments and field trials, specifically in the United States, Canada and Scandinavia. Recent examples include the SINTEF Oil in Ice JIP (2006-2009) http://www.sintef.no/Projectweb/JIP-Oil-In-Ice/Publications and research conducted at Ohmsett - The National Oil Spill Response Research and Renewable Energy Test Facility www.ohmsett.com/activities.html. This sustained and frequently collaborative effort is not commonly known and recognized by those outside the field of oil spill response. To build on this existing research and continue improving the technologies and methodologies for arctic oil spill response, ten international oil and gas companies (BP, Chevron, ConocoPhillips, Eni, ExxonMobil, Gazprom-neft, North Caspian Operating Company (NCOC), Shell, Statoil, and Total) are working collaboratively in the Arctic Oil Spill Response Technology - Joint Industry Programme (JIP). The goal is to advance arctic oil spill response strategies and equipment as well as to increase understanding of potential impacts of oil on the marine environment. The programme is coordinated by an Executive Steering Committee comprising representatives from each company. The International Association of Oil and Gas Producers (OGP) is providing project management expertise and the world's foremost experts on oil spill response, development, and operations from across industry, academia, and independent scientific institutions are being engaged to perform the scientific research. The JIP has completed phase one that included technical assessments and state of knowledge reviews in the following six areas: dispersants, environmental effects, trajectory modelling, remote sensing, mechanical recovery, and in situ burning (ISB). Nine research reports are available on the JIP website (www.arcticresponsetechnology.org) that identified and summarised the state-of- knowledge and regulatory status for using dispersants, remote sensing and ISB in the Arctic. Phase two activities are now underway that include laboratory, small and medium scale tank tests, and field research. Eleven projects are in progress ranging from dispersant effectiveness testing; modelling the fate of dispersed oil in ice; assessing the environmental effects of an arctic oil spill; advancing oil spill modelling trajectory capabilities in ice; extending the capability to detect and map oil in darkness, low visibility, in and under ice; improving efficiency of mechanical recovery equipment in ice; chemical herder fate and effects; and expanding the ‘window of opportunity’ for ISB response operations. This paper presents recent JIP progress.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,239 · 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