MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900566730

Incorporating spatial and temporal marine species distribution and vulnerability into tribal oil spill response decision-making: a project of the Makah Tribe oil spill response working group

2018· article· en· W2900566730 sur OpenAlexaboutno aff
Haley Kennard

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil spillVulnerability (computing)TribeGeographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEnvironmental protectionComputer scienceComputer securitySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1970s, over 2 million gallons of oil have been spilled in the marine and coastal Treaty Areas of the Makah Tribe. Since time immemorial the Makah people, culture, subsistence, and economy have depended upon the ocean and its bounty. Vessel traffic on both sides of the U.S.-Canadian border is expected to continue to increase, especially in areas which overlap with the Makah Treaty Area. It’s not a question of if, but when another oil spill will occur, putting culturally and economically important resources at risk. In addition to the impacts of a spill itself, response methods also pose significant risks to human and ecological health. If a spill occurs, the Makah Tribe will hold a decision-making role in the Unified Command System. To build and coordinate internal tribal capacity, support robust decision-making that protects sensitive resources, and respond effectively to a spill, the Makah Tribe created an Oil Spill Working Group (OSWG). One project of the OSWG is to assess the trade-offs of oil spill response methods and develop a decision-making framework to minimize environmental impacts. To capture the spatial and temporal distribution of culturally and economically important marine resources, the OSWG decided to incorporate this information directly into the decision-making framework, along with ocean conditions which determine response method viability. After a literature review of ecological impacts of response methods, we created a seasonal calendar and set of maps which outline the distribution of sensitive marine resources to inform tribal decision-making around spill response methods. This tool is unique in that it was created through a collaborative and cross-departmental working group, incorporates spatial and temporal aspects of resources vulnerability to spills, and is aimed at building tribal capacity to actively engage in spill response decision-making to protect Treaty Resources.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWestern CEDAR (Western Washington University)Même sujetIdentification and Quantification in FoodTravaux en français237 207