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Enregistrement W3182688712 · doi:10.1111/risa.13773

A Multiperiod Model for Assessing the Socioeconomic Impacts of Oil Spills during Arctic Shipping

2021· article· en· W3182688712 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticOil spillEnvironmental scienceBayesian networkThe arcticEnvironmental resource managementIndigenousLivelihoodEnvironmental planningBusinessGeographyOceanographyEnvironmental protectionComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the rate of ice melt in the Arctic increases, the potential for shipping activities is also increasing. However, infrastructure along the northwest passage (NWP) in Canada's Arctic is almost nonexistent. This presents major challenges to any response efforts in the case of a natural disaster. Also, the Arctic is home to many indigenous communities, as well as flora and fauna. Thus, it is of vital importance to protect the livelihood of the rights holders in this area and the Arctic marine environment. To do this, it is necessary to develop a decision-making tool to assess the potential risk of pollutants arising from increased shipping activity. Understanding such, this article assesses the impacts of a potential oil spill on communities in the Canadian Arctic. The consequences of risk are presented using a multiperiod model while the likelihood is analyzed using Bayesian Network. The output of the multiperiod model is incorporated into an influence diagram for risk assessment purposes. The Bayesian model benefits from expert elicitation from the crew aboard a research ship passing through the NWP. Information was also obtained from marine insurance companies, government representatives, and other Arctic specialized professionals. The risk-based model is subsequently applied to the Canadian Arctic area, with the aim of evaluating the impact of a potential oil spill through shipping.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,321 · 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