SAR, AIS, and Contextual Data for the Identification of Source Mechanisms for Ship Pollution False Positives
Notice bibliographique
Résumé
On September 2,2015, a RADARSAT-2 ScanSAR Narrow image was acquired of the Juan de Fuca Strait and the Strait of Georgia, British Colombia, Canada as part of routine ocean-pollution surveillance. The vessel, Coastal Intrigue, and a linear, slick-like feature trailing the stern of the vessel were detected. The source of the CIF was attributed to three possible mechanisms, namely a plankton bloom, turbulent wake, or some type of discharge from the Coastal Intrigue. At the time of the RADARSAT-2 acquisition, there were no reported plankton blooms in the Juan de Fuca Strait or the Strait of Georgia, so a plankton bloom was eliminated as a mechanism. A turbulent wake was also eliminated because turbulent wakes are seldom detected in the area where the Coastal Intrigue was travelling and the vessel Eva, which was travelling on essentially a parallel course as the Coastal Intrigue, did not produce a SAR-detected wake. Therefore, the most likely source-mechanism for the CIF was discharge (either oil or similar) from the Coastal Intrigue. The analysis of the RADARSAT-2 image acquired on September 2, 2015, AIS data, and wind data supports the conclusion that the CIF was from the Coastal Intrigue. There was, however, not enough information available to definitively identify the CIF substance other than the statement that the most likely source was either bilge oil or some other type of substance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».