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Enregistrement W2092209410 · doi:10.7901/2169-3358-2008-1-443

THE SHORELINE RESPONSE DECISION-MAKING PROCESS

2008· article· en· W2092209410 sur OpenAlexaff
Edward H. Owens, Gary A. Sergy

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Identification (biology)Computer scienceOil spillRisk analysis (engineering)Decision analysisDecision-makingSelection (genetic algorithm)ShoreEnvironmental resource managementEnvironmental scienceOperations researchEcologyEngineeringBusinessOperations managementMachine learningGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The decision process that generates oil spill response objectives, strategies and tactics at regional and site-specific scales is a form of risk management. Typically this decision process involves an analysis of the probabilities and consequences of events and the selection of actions to achieve the defined objective(s). Coastal marine, lake and river oil spills frequently are the more difficult ones to manage due to the dynamics and complexity of the environment in terms of physical processes, ecosystem variability and sensitivity, and human use activities. The development of a systematic approach to decision-making is intended to address and reduce the complexity of these issues. This can be achieved by the identification of the elemental components of a response operation in terms of four phases: preplanning; reactive response; planned response; and the completion and monitoring response phase. The framework of the decision process within each of the three response phases is a logical and systematic sequence of nine integrated steps. This discussion explains the purpose and actions that are involved in each step and the manner in which the different components relate to each other.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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