MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4300627491 · doi:10.5957/icetech-2012-144

Arctic Offshore Structure EER Risk Based Standards and Methods of Risk Analysis

2012· article· en· W4300627491 sur OpenAlexaboutno aff
James P. Poplin, Frank G. Bercha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear decommissioningReliability (semiconductor)Risk analysis (engineering)Risk assessmentComputer scienceReliability engineeringSubmarine pipelineEngineeringComputer securityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Offshore Structure Performance Based EER Standards 2006 and International Standard ISO 19906 Arctic Offshore Structures 2010 were developed to help ensure that offshore structures deployed where arctic conditions prevail, provide the appropriate level of reliability with respect to personnel safety, environmental protection and asset value. Both standards address escape, evacuation and rescue (EER). The Canadian standard provides reliability targets for key elements and the totality of the EER process whereas the ISO standard addresses design, construction, transportation, installation and decommissioning phases of the structure. EER is a system that mitigates the effects of major accident hazards to personnel. A suite of risk analyses methodologies are typically employed to assess the EER philosophy and to confirm the provisions of the overall EER system design. The objectives of such analyses are to assess the design adequacy (from an EER perspective) at key stages in the design, to assess the impact of changes to the design that are proposed and to demonstrate that risks to personnel in the overall design are as low as reasonably practicable (ALARP). Following a general description of the Canadian and ISO standard’s EER risk and reliability based provisions, this paper provides an overview of some of the applicable risk methodologies including the EER analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOffshore Engineering and TechnologiesTravaux en français237 207