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Enregistrement W2123825741 · doi:10.1139/f06-158

Risk assessment model for dispersion of ballast water organisms in shelf seas

2006· article· en· W2123825741 sur OpenAlexvenueaboutno aff
David Brickman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBallastEnvironmental scienceDispersion (optics)OceanographyTRACERFisherySurface waterRisk assessmentHydrology (agriculture)BiologyEnvironmental engineeringGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recommendation of mid-ocean exchange of ballast water has resulted in significant release of aquatic invasive species in shelf areas. This paper describes a semiquantitative risk assessment model developed for dispersion of ballast water organisms in shelf seas. The model simulates ballast water exchange as the release of tracer into the surface layer of a circulation model of the Scotian Shelf and Gulf of Maine. Three metrics are proposed to describe the risk of invasion: (i) the time-integrated concentration at a given location (the cumulative exposure index); (ii) the time taken for organisms to reach a given area (the invasion time); and (iii) the onshelf average concentration. A risk equation is derived that computes the relative overall risk of invasion for exchange segments along vessel tracks. Model results confirm the choice of offshelf alternate ballast water exchange zone advised by Department of Fisheries and Oceans, Canada. Low risk segments tend to be adjacent to one another. A four- to eight-fold reduction in invasion risk is possible, although this is likely a lower bound because of the use of monthly mean velocity fields. The model can be run in an operational mode to provide real-time risk assessment for vessel ballast water exchange.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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