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Enregistrement W2077757689 · doi:10.7901/2169-3358-2001-2-1527

IMPROVING THE SHORELINE ASSESSMENT PROCESS WITH NEW SCAT FORMS

2001· article· en· W2077757689 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline Michel, Ruth Yender, Edward H. Owens, Gary A. Sergy, R. D. Martin, John Tarpley

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreEnvironmental resource managementProcess (computing)DocumentationEnvironmental scienceComputer scienceEnvironmental planningOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The shoreline assessment process is an integral component of oil spill response, providing assistance in decision-making and documentation for shoreline cleanup. The process consists of developing cleanup recommendations and target cleanup endpoints, providing standard methods for conducting field surveys and collecting data, designing reporting activities, and setting procedures for shoreline inspection and post-treatment sign-off. Both the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and Environment Canada have recently revised their guidance manuals and forms, making them more effective and consistent. New, third-generation, forms have been generated, including: (1) a standard shoreline assessment form, (2) a “short” form, (3) a tarball form, (4) a wetlands form, and (5) a revised sketch map base. Environment Canada has also generated a tidal flat form and variations of the basic forms for lakes, rivers, streams, arctic coasts, snow and ice, coral reefs, and mangroves. The changes have been made to remedy problems encountered with previous forms, particularly frequent failures by teams to properly record all of the required information; perceptions that the forms were too complex; the need for a good “short” form that meets immediate, operational demands in the face of extremely short time frames; and use of different forms by different groups.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,023

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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