Development of the Cold Weather Training Courses
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing interest to drill in extreme cold environments and the existing drilling and production of oil in extreme cold weather locations, the extent of cold regions operations are expected to increase. OSRL tasked its Cold Weather Working Group to assess and build on its capability to maintain a suitable level of competence to deliver the response services required by its members. The subsequent action was the design and delivery of a five day cold weather Standard Course and Continuation Course to OSRL staff, Global Response Network (GRN) members and industry. The courses were designed using the cold weather knowledge and experience that OSRL staff gained through their secondments in Sakhalin, Kazakhstan and Alaska. GRN members, in particular Eastern Canada Response Centre (ECRC) and Alaska Clean Seas (ACS), were also instrumental in the design and delivery of the courses. The paper will seek to present how knowledge collaboration and impartation has been integrated throughout the full training cycle which includes the preparation phase of the courses, the delivery phase in Canada with the delegates from GRN members and industry, and the evaluation phase with a view for future development courses. Much research has been conducted on theory and methods of response to oil spills in extreme cold weather environments and the challenges that can arise such as the safety elements of working on ice and in remote locations. In conclusion, the paper will highlight the elements of the Standard and Continuation Courses that are implemented into the training cycle in order to increase, and thereafter, maintain OSRL's competence and industry's preparedness.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,012 |
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 ».