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Enregistrement W3165645765 · doi:10.1016/j.jenvman.2021.112823

Exceptions and exemptions under the ballast water management convention – Sustainable alternatives for ballast water management?

2021· article· en· W3165645765 sur OpenAlexafffund
Okko Outinen, Sarah A. Bailey, Katja Broeg, Joël Chassé, Stacey A. Clarke, Rémi Daigle, Stephan Gollasch, Jenni Kakkonen, Maiju Lehtiniemi, Monika Normant, Dawson Ogilvie, Frédérique Viard

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyDalhousie UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesInterregEuropean Regional Development FundFisheries and Oceans CanadaInternational Council for the Exploration of the SeaMinisterstwo Edukacji i NaukiTransport Canada
Mots-clésBallastConventionEnvironmental scienceBusinessStormwater managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEnvironmental engineeringWater resource managementEngineeringStormwaterSurface runoffEcologyPolitical scienceBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Convention for the Control and Management of Ships' Ballast Water and Sediments (BWM Convention) aims to mitigate the introduction risk of harmful aquatic organisms and pathogens (HAOP) via ships' ballast water and sediments. The BWM Convention has set regulations for ships to utilise exceptions and exemptions from ballast water management under specific circumstances. This study evaluated local and regional case studies to provide clarity for situations, where ships could be excepted or exempted from ballast water management without risking recipient locations to new introductions of HAOP. Ships may be excepted from ballast water management if all ballasting operations are conducted in the same location (Regulation A-3.5 of the BWM Convention). The same location case study determined whether the entire Vuosaari harbour (Helsinki, Finland) should be considered as the same location based on salinity and composition of HAOP between the two harbour terminals. The Vuosaari harbour case study revealed mismatching occurrences of HAOP between the harbour terminals, supporting the recommendation that exceptions based on the same location concept should be limited to the smallest feasible areas within a harbour. The other case studies evaluated whether ballast water exemptions could be granted for ships using two existing risk assessment (RA) methods (Joint Harmonised Procedure [JHP] and Same Risk Area [SRA]), consistent with Regulation A-4 of the BWM Convention. The JHP method compares salinity and presence of target species (TS) between donor and recipient ports to indicate the introduction risk (high or low) attributed to transferring unmanaged ballast water. The SRA method uses a biophysical model to determine whether HAOP could naturally disperse between ports, regardless of their transportation in ballast water. The results of the JHP case study for the Baltic Sea and North-East Atlantic Ocean determined that over 97% of shipping routes within these regions resulted in a high-risk indication. The one route assessed in the Gulf of Maine, North America also resulted in a high-risk outcome. The SRA assessment resulted in an overall weak connectivity between all ports assessed within the Gulf of the St. Lawrence, indicating that a SRA-based exemption would not be appropriate for the entire study area. In summary, exceptions and exemptions should not be considered as common alternatives for ballast water management. The availability of recent and detailed species occurrence data was considered the most important factor to conduct a successful and reliable RA. SRA models should include biological factors that influence larval dispersal and recruitment potential (e.g., pelagic larval duration, settlement period) to provide a more realistic estimation of natural dispersal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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