The trade-off analysis for the mitigation of underwater noise pollution from commercial vessels: Case study – Trans Mountain project, Port of Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Although shipping has significant positive effect on human civilization, it introduced negative environmental impacts such as oil, air, and plastic pollutions. Many negative externalities through international and local regulations have been in place, and preventive actions have been taken to monitor and control. However, underwater noise pollution as an emerging negative shipping impact has not been well introduced to society nor appropriately regulated in international scale. Because of traffic density and the presence of sensitive marine species in some parts of the world, the negative social and environmental impacts of underwater noise pollution become more critical. Haro Strait due to high shipping traffic and presence of vulnerable marine species such as Southern Resident Killer Whale is a good example. The majority of ocean-going vessels transiting to Vancouver and vice versa pass through the corridor which includes Haro Strait. Tankers currently represent about 2% of total ship traffic visiting the Port of Vancouver; however, regarding the Trans Mountain Pipeline Expansion Project, the traffic density will grow by 11%, which will enhance the adverse impacts of underwater noise pollution on marine mammals. This study, by considering the features and characteristics of the area and the project, proposed four scenarios and modelling. The article by developing simulations and utilizing the Multiple Criteria Decision Making (Multiple Attribute Decision Making) algorithms and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution techniques strives to trade-off between the environmental (noise and CO 2 emission) and economical (fuel cost) aspects of the project to enhance the Decision Support System to promote sustainable development. This will help the decision makers to have a multi-dimensional thinking instead of the single-dimensional thinking in addressing and tackling the negative externalities of the Trans Mountain project in the area. Moreover, at the end of each scenario, a sensitivity analysis will be conducted to provide a clean environment for decision makers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».