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Enregistrement W2271127338

Modelling risk of chronic oil pollution from vessel operations in Canada's West Coast

2010· dissertation· en· W2271127338 sur OpenAlexaboutno aff
Norma Serra-Sogas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil pollutionPollutionGeographyEnvironmental scienceEnvironmental planningEngineeringEnvironmental protectionEcologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic oil pollution or frequent small-scale oil discharges from vessel operations is an important source of marine oil pollution and considered a constant threat to marine and coastal environments. In Canada’s Pacific region, evidence of such illegal discharges has been gathered by the National Aerial Surveillance Program (NASP) from 1998 to 2007. We used this information to fit Generalized Linear Models (GLMs) for offshore waters and inshore waters and explore the relationships between oil spill occurrences and four predictor variables: shipping traffic densities for different vessel types, distance to shore, distance to port and density of small harbours. The best-fit models for both regions show that areas closer to shore and with higher density of small harbours have a higher probability of oil spill occurrences. However, only in inshore waters was shipping traffic significantly related with oil spill occurrences. Tug boats and oil tanker traffic show a significant positive relationship with oil spill observations, while carriers presented a negative association. Mapped results for offshore areas depicted the highest probability of oily discharges in Barkley Sound and at the entrance of the Juan de Fuca Strait; whereas in inshore waters, oil pollution hot spots were found in the vicinity of major commercial and tourist centres. These probability maps were used to identify Coastal and Marine Protected Areas (CMPAs) and Important Bird Areas (IBAs) more likely to be exposed to chronic oil pollution during a period of 10 years. Three areas were highlighted as the most vulnerable based on their likelihood of exposure and the sensitivity of the species they contain to oil pollution. These sites are the Tofino Mudflats, Barkley Sound, Scott Islands and the Sturgeon and Robert Banks, in the Fraser River delta. Our findings provide better understanding of the relationships between oil spill occurrences and vessel operations and help us identify likely oil pollution hot spots and sites particularly vulnerable to this stressor in Canada’s Pacific region. This information can be useful to NASP in improving its efficiency and in targeting monitoring efforts to troublesome areas. Additionally, this research contributes to regional studies that focus on analyzing the distribution of anthropogenic stressors from sea-based activities in British Columbia. Finally, we highlight the importance of collecting accurate data to properly model the probability of oil spill occurrences and encourage future research aiming to better understand and ultimately reduce the chronic release of pollutants from shipping activities into the marine environment.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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