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Enregistrement W4401011924 · doi:10.54932/ijwc4957

Installations de manutention des hydrocarbures (IMH) le long du Saint-Laurent : portrait des réglementations applicables, documentation des installations et identification des sources de risque

2024· report· fr· W4401011924 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Trépanier, Ingrid Peignier, Amaury Philippe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationIdentification (biology)PortraitArtComputer scienceArt historyBiologyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le transport maritime joue un rôle crucial dans l’économie du Québec, notamment grâce au corridor maritime du Saint-Laurent, l’une des plus longues voies maritimes intérieures du monde. Mais, les risques associés au transport maritime de matières dangereuses, comme les hydrocarbures, sont significatifs. Avec l’augmentation prévue du trafic maritime et des matières dangereuses transportées, une gestion rigoureuse des risques est essentielle. En outre, les statistiques indiquent que la majorité des déversements causés par des navires surviennent lors du chargement et du déchargement d’hydrocarbures des bâtiments aux installations de manutention d’hydrocarbures (IMH). Dans ce contexte, le CEGRIM, composé de représentants de six ministères québécois, a mandaté le CIRANO pour réaliser une étude visant à mieux comprendre les risques associés aux IMH du Québec utilisant le mode maritime. À l’aide de trois sources de données (les données de la Régie du Bâtiment du Québec sur les réservoirs associés aux IMH, les données AIS sur les mouvements de navire et les données d’une enquête CIRANO exclusive auprès des IMH du Québec), cette étude apporte une connaissance approfondie des IMH, incluant les réglementations en vigueur, les activités et les mesures de gestion des risques mises en place. Elle propose également des indices relatifs aux sources de risque et une cartographie des IMH, permettant une meilleure gestion des risques dans le secteur maritime québécois.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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