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Enregistrement W4205422132 · doi:10.7901/2169-3358-2021.1.686245

The Multi-Partner Research Initiative: A Scientific Research Network to Support Decision Making in Oil Spill Response

2021· article· en· W4205422132 sur OpenAlexaffabout
Kenneth Lee

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental planningOil spillEnvironmental resource managementBusinessGovernment (linguistics)Environmental protectionEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Government of Canada's Oceans Protection Plan (OPP) is a comprehensive, transformative $1.5 billion strategy to build a world-leading marine safety system to protect marine ecosystems, while enabling inclusive economic growth. A key component of the OPP is the Multi-Partner Research Initiative (MPRI), led by Fisheries and Oceans Canada (DFO) in collaboration with other federal agencies (Environment and Climate Change Canada, Canadian Coast Guard, Natural Resources Canada, and Transport Canada), that aims to advance oil spill research by fostering a national/international research network that brings together scientific experts in the field. The core studies under this program are focused on the provision of scientific knowledge to support the development, validation and regulatory approval of Alternative Response Measures (ARMs) that include: spill treating agents, in situ burning, oil translocation and decanting/oily waste disposal. Additional research includes studies on key “cross-cutting” issues, such as natural attenuation and bioremediation of oil, assessment of toxic impacts associated with oil spills and the application of oil spill countermeasures, and oil detection and mapping by autonomous underwater vehicles (AUVs). The deliverables from this research program will provide essential information to support Net Environmental Benefit Analysis (NEBA) for decision making to select the optimal oil spill response option(s) to protect the marine environment and its living resources. With an emphasis on supporting the development of the next generation of scientists in the field through engagement with the private sector (i.e., spill response organizations and oil industry partners) and other international (e.g., USA, Norway, France, Australia, China) government agencies, MPRI is anticipated to have a profound influence on the oil spill research community and emergency response agencies within Canada and abroad.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,277 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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