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Enregistrement W4408824722 · doi:10.5194/oos2025-854

Enviro-Actions: a preventive management tool designed for industrial port areas of the world

2025· preprint· en· W4408824722 sur OpenAlexaboutno aff
Julie Carrière, Elliot Dreujou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPort (circuit theory)BusinessOperations managementEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For several years, research studies have shown that anthropogenic activities can impact the environment. It is therefore essential to understand how environmental stressors may influence ecosystems and biodiversity, especially in industrial and/or port areas where many activities are cooccurring. From a perspective of sustainable development, economic development and diversification of industrial port areas are essential to maintain a stable economy, and it is imperative that decision-makers have access to scientific support adapted to their specific needs, allowing them to ensure the preservation of terrestrial and marine ecosystems, as well as the health of communities and workers. In addition, considering that the majority of industrial port areas are located close to urban areas, a management model integrating data at a high resolution becomes essential.Twenty years ago, impacts of industrial development within and outside industrial-port areas attracted little attention from the population, and information capacity was limited by the tools of that time. Nowadays however, social acceptability requires transparency and communication of environmental information involving actors with a neutral point of view and a scientific credibility. In this context, INREST has developed a preventive environmental management tool, the Enviro-Actions Model, that integrates collection and transmission of big data in near real-time using artificial intelligence for data analysis as well as the transmission of preventive alerts to stakeholders at different levels. These actions allow environmental management to act in a prevention mode rather than after possible perturbations have occurred. This model is being implemented in Quebec (Canada), in the Port of Sept-Îles, the largest mineral port in North America and the second among Canadian ports in terms of annual volume of operations, and in the Port of Saguenay and Rio Tinto Saguenay. With successful deployments since its creation, the Enviro-Actions Model is proposed to other harbour administrations within and outside Canada, supporting proactive ecological management within a vast network of collaborators, and has been endorsed by the international intergovernmental commission of UNESCO as a featured project for the Decade of Ocean Science for Sustainable Development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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