Net Environmental Benefit Analysis Embedded Action Plan Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During a response to an oil spill the responsible party needs to develop Incident Action Plans that aim to minimise the environmental and socio-economic effects of the incident on the surrounding area. It is widely accepted that Net Environmental Benefit Analysis (NEBA) and the Spill Impact Mitigation Assessment (SIMA) methodology should be considered before, during and after any spill response. However, during the initial response phase, actions are typically reactive. Decisions may therefore be based on the needs of the response, media or the local inhabitants rather than the long-term benefits to the affected area. But how can we confirm that when the strategies and tactics are developed NEBA/SIMA is taken into account? To ensure that all response options chosen have considered NEBA/SIMA, especially during the initial stages of a response, it should be embedded into the action plan development process. This will also capture the decision-making process for the strategy and tactical plan development as evidence. This paper explores where an Incident Management System (IMS) could be amended to ensure that NEBA/SIMA is integrated into decision making. This should guarantee that NEBA/SIMA is always considered in determining the correct response operations that capitalize on the net environmental benefits for the response. The process will follow the IPIECA/IOPG good practice guidelines for incident management implementation of IMS and contest the existing formal processes found in Incident Command System (ICS).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».