Intermodal Safety in the Transport of Oil
Notice bibliographique
Résumé
Rising oil and natural gas production in North America is outpacing the transportation capacity of our pipeline infrastructure. As one of us (Green) discussed in a previous study in this series, The Canadian Oil Transport Conundrum, Canada is poised to dramatically increase production of bitumen from oil sand deposits in Western Canada. In the face of expanding production and pipeline bottlenecks, more oil is moving by rail in both Canada and the United States, but transport of oil by rail (or other non-pipeline transportation modes) carries its own set of risks. While pipelines may leak, trains and trucks can crash, hurting individuals, as we saw in Lac-Megantic in July 2013, and barges can sink. There is no perfectly risk-free way to transport oil, or anything else for that matter.Although North America is home to 825,000 kilometers of pipeline in Canada and 4.2 million kilometers in the US, US government authorities still insist on blocking additional pipeline construction.After reviewing available data on the safety of different oil-transport modes, we conclude that the evidence is clear: transporting oil by pipeline is safe and environmentally friendly. Furthermore, pipeline transportation is safer than transportation by road, rail, or barge, as measured by incidents, injuries, and fatalities.For North America to realize the massive economic benefits from the development of those oil sands, the transport conundrum must be solved. At present, resistance to pipeline transport is sending oil to market by modes of transport that pose higher risks of spills and personal injuries such as rail and road transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».