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Enregistrement W2567372134 · doi:10.1002/fee.1446

Oil sands and the marine environment: current knowledge and future challenges

2016· review· en· W2567372134 sur OpenAlexafffund
Stephanie Green, Kyle Demes, Michael Arbeider, Wendy J. Palen, Anne K. Salomon, Thomas D. Sisk, Margot Webster, Maureen E. Ryan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensTula FoundationSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHakai InstituteTides FoundationTides CanadaWilburforce FoundationGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésClimate changeScope (computer science)Environmental resource managementResource (disambiguation)Oil sandsEnvironmental scienceBiotaDisturbance (geology)Natural resourceCurrent (fluid)AsphaltEnvironmental planningNatural resource economicsEnvironmental protectionOceanographyEcologyGeographyGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental consequences of bitumen extraction from oil sands deposits are at the center of North American natural resource and energy policy debate, yet impacts on ocean environments have received little attention. Using a quantitative framework, we identify knowledge gaps and research needs related to the effects of oil sands development on marine biota. Fifteen sources of stress and disturbance – varying greatly in spatial and temporal scale – are generated via two pathways: (1) the coastal storage and oceanic transport of bitumen products, and (2) the contribution of industry‐derived greenhouse gases to climate change in the ocean. Of highest research priority are the fate, behavior, and biological effects of bitumen in the ocean. By contrast, climate‐change impacts are scientifically well established but not considered in key regulatory processes. Most stressors co‐occur and are generated by other industries, yet cumulative effects are so far unaccounted for in decision making associated with new projects. Our synthesis highlights priority research needed to inform future energy development decisions, and opportunities for policy processes to acknowledge the full scope of potential and realized environmental consequences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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