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Enregistrement W4320913701 · doi:10.5751/es-13737-280124

A comparative case study of multistakeholder responses following oil spills in Pointe d’Esny, Mauritius, and Huntington Beach, California

2023· article· en· W4320913701 sur OpenAlex
Josheena Naggea, Rebecca E. Miller

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésContext (archaeology)Government (linguistics)Emergency managementBusinessLocal governmentDamagesOil boomEnvironmental planningEnvironmental resource managementBoomEnvironmental protectionGeographyPolitical scienceEnvironmental sciencePublic administrationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil spills generate negative ecological, societal, economic, and public health impacts, and require rapid response to contain and mitigate damages. Prompt and effective emergency management of acute events like oil spills is highly dependent on the social, institutional, and ecological context. In August 2020, the wreckage of the MV Wakashio spilled 1000 tonnes of fuel oil along an ecologically sensitive coastline in Pointe d’Esny, Mauritius. In October 2021, an offshore pipeline split and released 78 tonnes of crude oil off the coast of Huntington Beach in California. We compare responses among three sets of stakeholders (government, non-governmental organizations, and local residents) during the first 10 days of both oil spills, which also occurred during the COVID-19 pandemic. In Mauritius, unfavorable weather conditions and COVID-19-related border closures that delayed international support impeded government action, creating a leadership and trust vacuum among residents regarding the immediate cleanup response. This perceived gap was subsequently complemented by NGOs coordinating improvised artisanal boom production and local volunteer cleanup efforts, with limited protection or public health training. By contrast, prompt state and local government intervention in Huntington Beach created a clear chain of command with NGOs and residents deferring to official guidance. In both cases, the oil spills created new policy opportunities to improve emergency management plans and reduce future risks. Our results demonstrate the influence of prior local expertise in managing earlier disasters and resources on governmental and organizational capacity. Incorporating and ensuring on-the-ground disaster expertise in response activities improves government-led crisis response, subsequently protecting ecosystems and residents. Effective multi-level crisis response helps address a range of environmental and social justice concerns related to negative impacts of spills on local communities. Our study discusses how learnings from disaster management can reinforce social-ecological resilience in coastal communities dealing with increasing anthropogenic stressors.

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.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · 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