Canine Oil Detection (K9-SCAT) following 2015 Releases from the T/V Arrow Wreck
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».