Temporal and Spatial Patterns of Ship Traffic in the Canadian Arctic from 1990 to 2015 + Supplementary Appendix 1: Figs. S1–S7 (See Article Tools)
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
The limited availability of consistent, longitudinal data sources for marine traffic in Arctic Canada has presented significant challenges for researchers, policy makers, and planners. Temporally and spatially accurate shipping data that reveal historical and current traffic trends are vital to plan safe shipping corridors, develop infrastructure, plan and manage protected areas, and understand the potential environmental and cultural impacts of change, as well as for sovereignty and safety considerations. This study uses a recently developed geospatial database of ship traffic to provide the first synthesized overview of the spatial and temporal variability of different vessel types in Arctic Canada during the 26-year period from 1990 to 2015. This examination shows that, overall, the distance traveled by ships in Arctic Canada nearly tripled (from 364 179 km in 1990 to 918 266 km in 2015), that the largest proportion of ship traffic in the region is from general cargo vessels and government icebreakers (including research ships), and that the fastest growing vessel type by far is pleasure craft (private yachts). Spatial shifts in vessel activity over the last quarter century have favoured areas with active mine sites, as well as the southern route of the Northwest Passage. As a result, some communities, including Baker Lake, Chesterfield Inlet, Pond Inlet, and Cambridge Bay, are experiencing greater increases in ship traffic.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle