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Enregistrement W2736097260

Projected Vessel Traffic Increase in the Salish Sea

2017· article· en· W2736097260 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Buffum

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMaritime Security and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The culture, economy and fish and wildlife would all be dramatically impacted by an oil spill in the Salish Sea. With multiple projects proposed that will expand coal and oil exports from ports in British Columbia and Washington, oil spill risks are escalating rapidly. This unprecedented level of additional vessel traffic, primarily fossil fuel transports, significantly increases the risks of a major oil spill. In 2010, there were 11,000 deep draft vessel transits through the Strait of Juan de Fuca. Around 4,300 of these are destined for United States’ ports in Puget Sound. The other 6,250 make for Canadian ports. Past projections identified 1,322 oil tankers, each of which carries an average of 30 to 40 million gallons of crude oil. This level of shipping traffic already comes with a certain inherent level of risk. Currently, around 12,394 large vessels and oil barges transit past the San Juan Islands each year. A Vessel Traffic Risk Assessment for Northern Puget Sound and the Strait of Juan de Fuca (VTRA 2014) found that if all proposed projects were approved, vessel traffic would increase by 21%, accident frequency by 18%, and oil spill loss by 68%. Since the VTRA projections, there has been a sea change in the number of ships, types of products, and political climate for marine shipping through the Salish Sea.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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