Climate Change Adaptation Assessment for Transportation in Arctic Waters (CATAW) Scoping Study, Summary Report
Notice bibliographique
Résumé
This scoping study report presents the preliminary analysis of: 1) changing shipping movements in the Canadian Arctic from 1990 to 2011 by total shipping volume and vessel type, and 2) the relationship between changing shipping patterns and sea ice reduction and variability. There has been a significant increase in shipping volume over the past decade. Overall vessel counts increased by 40% from 2006 to 2007 and by 20% from 2007 to 2011. Accounting for annual variability, total vessel volume has increased by more than 75% over the past decade. The most dramatic increase in marine activity involves the rapidly evolving pleasure craft industry (e.g., small vessel recreational boating), which is expected to continue to increase in the near future. The traffic categories of passenger vessels, government vessels and icebreakers, and bulk carriers are also on the rise. The shipping season is getting longer. Combined monthly vessel count trends for all vessels show statistically significant increases in travel during the shoulder season months of June and November. The shipping season is beginning earlier for some vessel types (e.g., Fishing Vessels, Tanker Ships) and extending later into November for other vessel types (e.g., General Cargo). During the shipping season (June 25 to October 15) sea ice in the NORDREG zone experienced declines of total ice, multi-year ice and first year ice over the period 1990–2011 that are statistically significant. Decreasing multi-year ice combined with increased prevalence of younger and thinner first year ice can increase ease of navigation. The greatest reductions in multi-year ice occurred in September through November. Shipping activity has increased in a stepwise manner coincident with the 2007 extreme ice minima, which has persisted in all summers since.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».