Notice bibliographique
Résumé
This study began with a serendipitous observation.Several years ago, when I first examined the Alberta Energy Regulator's spill data, I noticed a curious property.If one cubic metre was spilled of, say, crude oil, one cubic metre was recovered; if five cubic metres were spilled, five cubic metres were recovered, and so on.Certainly, that can happen by chance.But tens of thousands of spills reporting an exact duplication of volumes spilled and volumes recovered cannot happen in the real world.I graphed spill volume against recovery volume.It was a straight-line 1:1 relationship.In short, the spill recoveries were too good to be true.At that point, I smelled smoke and went looking for the fire.If the reported spill recoveries were not scientifically credible, serious questions arose.Did it mean that undetermined volumes of spilled materials remain on the landscape?Were industry-reported spill and recovery volumes accurate?After cleanup operations, was there evidence of residual contamination and biological effects?Were any of the regulator's environmental data on spills supported by science?Was the regulator protecting the environment?Those questions prompted discussions with Keepers of the Water Council, a nonprofit citizens' water advocacy and conservation group.Keepers, along with the Dene Tha, a First Nation directly affected by fossil fuel industry spills, asked me to examine spills data in concert with a field study.I completed the initial phase of the study, focused in northwestern Alberta, in late 2016.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».