Canine Oil Detection (K9-SCAT) following 2015 Releases from the T/V Arrow Wreck
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The T/V Arrow sank in 1970, spilling Bunker C fuel oil into Chedabucto Bay, Nova Scotia. In the summer and fall of 2015, residual oil leaked from the sunken vessel and re-oiled shorelines in the Bay. A K9-SCAT field study, funded by Environment and Climate Change Canada (ECCC), was conducted in June 2016 to assess the capability of detection canines to locate stranded oil following the new releases. The canine detected small amounts of weathered surface oil that were barely visible, and in some cases, not visible, to the SCAT-trained observers, as well as subsurface oil on mixed- and coarse-sediment beaches. The average speed of a survey, in terms of the length of shoreline covered, varied depending on the shore type and the width of the survey band. The most challenging site was a steep bedrock shoreline with an alongshore survey rate of 0.2 linear km/hour. Typical alongshore coverage rates for the wide, mixed sediment were in the range 0.7 to 1.2 linear km/hour, and for both straight, wide sand beaches were 1.2 km/hour. The highest alongshore rate was 2.4 linear km/hour for the narrow beach on Janvrin Island. The successful detection of 2015 T/V Arrow cargo oil (both naturally stranded and intentionally planted) on selected Chedabucto Bay shorelines indicates that there is a low risk, high confidence level that the canine did not miss subsurface oil, although that possibility may exist. Where the canine made an alert and no surface oil was visible, chemical analyses of sediment samples indicated that weathered petroleum hydrocarbons were present at those locations and, therefore, the canine had made correct alerts. The results provide further “proof of concept” for K9-SCAT teams to support surface and subsurface oil detection during traditional shoreline assessment surveys.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découle