An Analysis of Selected Oil Spill Case Studies on the Shorelines of Canada
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
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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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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