MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2061368549 · doi:10.1115/ipc2014-33752

Why Marine Mammals Matter to Your Terrestrial Export Pipeline Project

2014· article· en· W2061368549 sur OpenAlexaffabout
Andrea Ahrens, Jeffrey Green, Paul F. Anderson, Linda Postlewaite

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderwaterPipeline (software)Pipeline transportWildlifeEnvironmental scienceMarine engineeringNoise (video)Default gatewayMarine habitatsMarine ecosystemHabitatEnvironmental resource managementEngineeringComputer scienceOceanographyEcosystemEcologyEnvironmental engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increases in export pipeline development can result in a corresponding increase in marine transportation activities and the potential to escalate adverse interactions with marine wildlife. Ship traffic introduces risks of vessel strikes as well as the amount of underwater noise produced in the marine environment. Growing public and scientific concern over the potential effects of increasing ship traffic on marine wildlife mean that even terrestrially-based pipeline projects need to start considering the effects of shipping in developing environmental mitigation programs for their export operations. Northern Gateway is proposing to construct and operate twin pipelines between Alberta and British Columbia, and an associated tank and marine terminal for export operations. While Northern Gateway will not own or operate any of the tankers, they have committed to implementing a comprehensive marine mitigation, monitoring and research program, including measures to reduce ship strikes and effects of underwater noise on marine mammals. Vessel strikes can cause severe or fatal injuries. Higher relative risk exists where shipping traffic overlaps with increased densities of marine mammals. Vessel speed has been positively correlated with the degree of risk and injury; consequently, Northern Gateway has set maximum year-round speed restrictions of 10–12 knots for all Project-related tankers calling at the marine terminal, with further restrictions of 8–10 knots in key areas. Other large vessels in this region currently travel at speeds of 16–21 knots. Mandatory speed restrictions will also reduce the Project’s contribution to underwater noise. Effects of underwater noise on marine mammals include temporary habitat avoidance, reduced feeding efficiency, behavioural change, increased stress, and communication masking. Acoustic modeling conducted for the project predicted that reducing vessel speeds from 15 to 9.6 knots would decrease underwater noise input by nearly 12 dB, making the zone of ensonification 2–3 times smaller than in the absence of mitigations. Purpose-built escort tugs will use best commercially-available noise-quieting technology and speed restriction areas will be refined through six-years of surveys and a quantitative vessel strike analysis. Vessel traffic is not unique to Northern Gateway; however, through minimizing their incremental contribution, they hope to serve as an industry example. This approach to minimizing effects of routine marine export operations is unique in the shipping industry in Canada and the United States. If other proponents were to adopt similar types of measures, Northern Gateway believes that the marine environment would see some net benefits in terms of a reduction in adverse effects on marine mammals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0890,018

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,268
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

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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→