SUBCOMMITTEE ON ENERGY AND THE ENVIRONMENT U.S. HOUSE OF REPRESENTATIVES
Notice bibliographique
Résumé
pleasure to be here today to discuss EPA’s oil spill research program, its past accomplishments, and future research plans. For the past 20 years, I have led EPA’s oil spill research and development program to conduct basic and applied research in both the laboratory and the field in the area of spill response technology development. I was an EPA team leader in the Exxon Valdez bioremediation project in 1989 and 1990. I also conceived and led an important controlled oil spill project on the shoreline of Delaware Bay in 19941, which demonstrated statistically that bioremediation with simple inorganic nutrients enhances the biodegradation rate of crude oil on a marine shoreline compared to natural attenuation without amendments. I repeated a similar experiment in 19992 on a Quebec freshwater wetland and again in 20013 on a Nova Scotia salt marsh in collaboration with our Canadian government partners. In addition to those field studies, I led a research team in developing laboratory protocols to test the effectiveness of commercial bioremediation agents and chemical dispersant products for use in treating oil spills4-6. I have conceived and led numerous other studies to understand how best to respond to and mitigate oil spills on land. The Environmental Threat of Oil Spills
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,059 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».