Planning and Responding to a Petrochemical Disaster in the North American Inland Seas
Notice bibliographique
Résumé
The Great Lakes represent the largest group of freshwater lakes in the world along a 1,500 mile international boundary between the United States and Canada. A source of drinking water for 35 million people and a hub of unique biodiversity, a major petrochemical spill would be devastating. With the increase in pipeline activity due to regional tar sands drilling and the navigationally challenging waterways hosting an increasing stream of petrochemical commerce, risk to the Lakes is higher than ever. Given the Lake's closed-system nature and their geographic remoteness relative to current US and Canadian government and private sector assets, the current response posture is inadequate. As the primary maritime spill response agency in the United States, the US Coast Guard retains the mantle of prevention and planning for a Great Lakes petrochemical disaster. This paper seeks to examine the historic, current, and future states of the Great Lakes' oil-spill risk, in light of increased maritime commerce and recent spill “near-misses” regarding submerged pipelines in the Straits of Mackinac. The US Congress and the US Coast Guard have identified that the Great Lakes are not prepared for a large scale spill. Current resourcing levels and technology are insufficient, especially given the challenge of responding while the Lakes are frozen for a substantial portion of the year. With resources focused on the prospect of disaster in salt water regions, the “inland seas” of the Great Lakes receive too little attention. After identifying the evolution of Great Lakes spill prevention and response policy, this paper will apply the Gulf of Mexico Deepwater Horizon spill as a case study into what spill response would look like on the Great Lakes. Given the authors' expansive experience as an operator during that historic spill and current commander of one of two US oil spill response assets in the Great Lakes, this paper will also identify remaining challenges to an effective spill response policy, and conclude with recommendations on how to tackle the response issues identified. The US Congress recently established the US Coast Guard's National Center of Expertise for the Great Lakes and one of their primary tasks is to analyze the effect of a spill in freshwater and develop an appropriate response plan. By attempting to identify critical gaps, this paper seeks to advance government and industry's ability to posture the region swiftly in the face of a growing threat and assist in the Center's work.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».