Working Together: How Citizens can help prepare for the consequences of an oil spill
Notice bibliographique
Résumé
Geographically situated in the heart of the Salish Sea, San Juan County is at the crossroads of shipping, from both Canada and the United States. Vessel traffic is expected to increase exponentially over the next few years as shipping, especially of fossil fuels, carries products from interior production sites to overseas markets. In light of this, the Action Agenda for San Juan County includes “major oil spills” as one of the three issues to address. As guided by the Marine Resources Committee, our approach is to be inclusive, comprehensive, and pro-active. In this panel, we bring together experts who are “on the ground” working to ensure that data, planning, and actions are coordinated among agencies, concurrent with efforts to train and include citizen volunteers in all phases of the work. Panel:• Marta C. Branch--San Juan County Marine Programs Coordinator (session organizer); Speakers: • Joanruth Bauman --SJC Derelict Vessel program: Catching the problem before it starts • Brendan Cowan –Director, San Juan County Department of Emergency Management Spills-- 101: How Local Marine Managers Can Prepare for Their Role in a Major Spill Response• Dr. Barbara Bentley--SJC MRC Chair—Creating Citizen Scientists• Dan Doty WDFW/DOE— Using the data from pre-spill studies • Dr. Ken Sebens--SJC MRC member—The San Juan County Marine Specimen Bank
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».