An Analysis of Selected Oil Spill Case Studies on the Shorelines of Canada
Notice bibliographique
Résumé
After an oil spill, oil may wash ashore and there is only a short window of opportunity to respond. Analysis of historical incident data is valuable to guide future responses and cleanup practices. This study summarized the oil spill accidents that impacted the Canadian shoreline and analyzed the related information including location, incident characteristics, and shoreline treatment. Major spills due to tanker accidents in Canadian marine waters fortunately have been infrequent. Most of the accidents have happened on Canada’s Pacific coast, accounting for 52% of the total accidents recorded. The Atlantic coast accounted for 39% and the remaining accidents happened in the Arctic region. Regarding spilled volume, 55% of the accidents spilled oil volumes smaller than 100 m3. Spilled volumes between 100 ~ 1000 m3 represent 30% of the incidents and 15% had spilled volume greater than 1000 m3. Bunker C fuel and diesel were the main types of the spilled oil, accounting for 33% of the spills, respectively. Within the oil spill accidents impacting Canadian shore- lines, marine vessel accidents were the major sources accounting for 70% of the spill accidents. In terms of the shoreline treatment, the commonly employed treatments were manual, vacuum, mechanical, and sorbent removal. The dataset highlighted the significance of a more comprehensive record for response phase details and environmental effects monitoring.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».