Some Thoughts on Estimating Change to Arctic Cod Populations from Hypothetical Oil Spills in the Eastern Alaska Beaufort Sea
Notice bibliographique
Résumé
We describe a fecundity-hindcast model that incorporates Arctic cod (Boreogadus saida) acute toxicity data, field studies of Arctic cod larval distribution and abundance, natural mortality estimates for Arctic cod eggs and larvae, and an oil spill fate model in Alaska Beaufort Sea. Three orders of magnitude of spill events (1000, 10 000, and 100 000 tons) were evaluated for both physically and chemically dispersed oil. Using worst-case assumptions in our model, a 100 000 ton spill of crude oil treated with dispersants resulted in 266 million m3 of water that exceeded our acute toxicity threshold, compared to a volume of 71 million m3 for a 100 000 ton spill not treated with dispersants, and resulted in exposure of about 2 million Arctic cod larvae remaining from an initial 87 million eggs. This represents the reproductive output of about 7300 adult females. Adult Arctic cod populations in the Alaska Beaufort number in the tens to hundreds of millions. The results show that even with an order of magnitude variation in exposure, the effect of dispersing a large oil spill on the regional cod population is expected to be insignificant (∼0.7%). The recent hiatus in Arctic oil and gas development affords an opportunity to acquire additional data to further strengthen this conclusion.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».