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Enregistrement W4414376162 · doi:10.3391/mbi.2025.16.3.03

Navigating change: A transitional year in ballast water management in Canada, 2020

2025· article· en· W4414376162 sur OpenAlexfundaboutno aff
Dawson Ogilvie, Mohammad Etemad, Sarah A. Bailey

Notice bibliographique

RevueManagement of Biological Invasions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésBallastHydrology (agriculture)Water pollutionSurface runoffWater qualityManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ballast water discharge has long been recognized as an important vector for introducing aquatic invasive species, prompting the implementation of ballast water management regulations globally to mitigate this risk.Recently, ballast water management regulations have transitioned to performance-based standards, with most vessels installing and operating onboard ballast water treatment systems.To evaluate the adoption and utilization of ballast water treatment systems during this transition period, this study analyzed ballast water reporting form data from vessels arriving in Canada from foreign ports in 2020.Between January and December, the percentage of vessels discharging ballast water with treatment systems installed increased from 38% to 62%, and the percentage of discharge volume managed using treatment systems doubled, increasing from 22% to 45%.However, not all vessels with treatment systems were using them, with monthly usage rates ranging from 63% to 78%.When treatment systems were not in use, ballast water was often managed through ballast water exchange, while some ballast was sourced from the mid-ocean or discharged unmanaged due to regulatory exemptions related to the ballast water exchange exemption zones.Possible factors preventing consistent use of ballast water treatment systems include equipment breakdown, maintenance issues, crew inexperience, or challenging port water conditions hindering system performance.These factors underscore the need for robust contingency measures until advancements in treatment system technology or reliability provide lasting solutions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,996

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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