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Enregistrement W4280556442 · doi:10.1071/aj21192

INPEX-led Ichthys Joint Venture – developing a dynamic adjustment area to identify, time, duration and potential exposure periods related to a 2D seismic survey offshore Western Australia

2022· article· en· W4280556442 sur OpenAlexaff
Jake Prout, Paul D. Miller, Shane O’Donoghue

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensDillon Consulting
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarine pipelineSurvey data collectionEnvironmental scienceGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oil and gas industry is striving for effective consultation between titleholders and commercial fishing stakeholders. Recent developments in cross-industry consultation have resulted in frameworks to provide an adjustment (compensation) claim process, where short-term displacement of fishers and reduction of catch coincident and following marine seismic survey activities may occur. 3D seismic surveys are undertaken more intensively, in geographically smaller areas and shorter time periods. This allows for discreet areas and periods to be defined for the applicability of a claim when fishing catch rates or displacement may occur. By contrast, 2D seismic surveys can be undertaken at regional scales with long sail line transects. These result in a survey vessel being active in an area of potential acoustic influence for infrequent and short periods of time, thus making justification for claims, for loss of catch or displacement, over the full survey area and full acquisition period challenging. To address this challenge a novel approach was developed to determine a dynamic area, based on where and when a survey vessel was operating the seismic source. INPEX utilised the 10 nautical miles (nm) × 10 nm geospatial grid data set provided by Department of Primary Industries Resources and Development, for commercial fishers to report catch effort. The methodology used modified navigation files, to determine the frequency, duration and number of times a fishing block was intersected during the survey. The resulting data provided an ‘adjustment area’ and ‘exposure date’ which could then be referred to as a basis for claim.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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