A Review of Numerical Models for Oil Penetration, Retention, and Attenuation on Shorelines
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
Oil spills that reach shorelines greatly increase risks to coastal resources. Understanding how long oil is likely to remain on a shoreline is important in deciding response priorities, areas to clean, and the degree of intervention recommended. Wave action, tides, and currents can relocate oil laterally along the beach, cause oil to penetrate vertically into the sediments, and remove oil from the shoreline. Physico-chemical processes transfer some hydrocarbons to the atmosphere and to the adjacent water column resulting in diminished oil on the shoreline. Oil dispersion, through formation of oil-particulate aggregates, and microbial degradation processes can break down a large fraction of the residual oil remaining on and within shorelines. A comprehensive review of the scientific literature reveals that although there are many models that describe and predict oil transport, behavior, and fate in the sea, few numerical models have been developed for oil stranded on shorelines. Canada’s Multi-Partner Research Initiative Program aims to develop a model-based “Decision Support Tool†that can predict the rates of oil loss that can be achieved from natural attenuation processes and the application of active spill response strategies. This model is built on the understanding of factors controlling: penetration, holding capacity, retention, and the residual capacity (persistence) of oil stranded on shorelines derived from the results of case histories, laboratory, meso-scale tests and field trials. Output from the model is intended to support spill response decision-making by allowing spill responders and the public to visualize the results achieved by natural attenuation versus remedial strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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