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Enregistrement W2993124749 · doi:10.3138/chr.2019-0005

A History of Oil Spills on Long-Distance Pipelines in Canada

2019· article· en· W2993124749 sur OpenAlexaffvenueabout
Sean Kheraj

Notice bibliographique

RevueCanadian Historical Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportOil spillEnvironmental sciencePipeline (software)Crude oilPetroleumEnvironmental protectionPetroleum engineeringEngineeringEnvironmental engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaks and spills have been endemic on long-distance oil pipelines in Canada since the mid-twentieth century. Evidence from the National Energy Board (neb) pipeline incident reports reveals a track record of thousands of spills totalling millions of litres of oil across the country. What causes onshore oil spills? Why do they occur? Where have they occurred? What have been the environmental consequences of these incidents? This article explores the history of onshore oil spills on federally regulated long-distance pipelines since the mid-twentieth century. It argues that oil pipeline spills are an endemic characteristic of complex enviro-technical systems built primarily for economic efficiency rather than environmental protection. Based on the analysis of incident reports submitted to the neb, the article finds that, while frequent, onshore oil spills in Canada have been variable in scale and have had a wide range of potential adverse environmental effects, depending on location, product type, and volume. The causes of such spills have also been variable, conforming to no obvious pattern over time. Instead, oil pipeline spills have occurred most often in an unpredictable fashion, posing great challenges for policy development. These spills have also represented a proportionally small fraction of the total oil delivered on Canada’s long-distance pipelines, but, in absolute terms, this has meant the uncontrolled release of many millions of litres of oil into the environment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,021
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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