Science response: 2022 oil vulnerability update
Notice bibliographique
Résumé
Under Canada’s World Class Tanker Safety System Initiative (WCTSS) a national framework was developed to identify marine biological organisms most vulnerable to ship-source oil (Thornborough et al. 2017) in the event of an oil spill. The Pacific Regional application of this framework (Hannah et al. 2017) identified 27 highly vulnerable biological groups, with sea grasses, salt marsh grasses/succulents, Sea Otters, and baleen whales being most vulnerable. At present, the vulnerability framework is the best tool available for Government of Canada Environmental Incident Coordinators (EICs) to prioritize which species or species assemblages are most vulnerable to oil. EICs use the framework as the foundation to prioritize ‘resources at risk’ for ecological concerns and, consequently, to inform spill response planning processes, emergency response operations during spills, and subsequently to inform mitigation options for impacted species. Additional information that impacts the scoring of species’ vulnerability to oil has become available since the publication of the original application of the Framework in 2017. Science staff, EICs, and other responders require the most up to date assessment of species' vulnerability to the worst-case scenario of whole oil when responding to oil spills. Therefore, to ensure that the assessment includes the most current information, Fisheries and Oceans Canada (DFO) Fish and Fish Habitat Protection Program (FFHPP), Ecosystem Management Branch, requested that Science Branch provide the first update to the Pacific application. Like the original application, this first update to the Pacific application of the oil vulnerability framework will focus on the acute effects of direct contact with crude oil that contains the whole spectrum of oil from very heavy to very light fractions. The assessment, and advice arising from this Canadian Science Advisory Secretariat (CSAS) Science Response (SR), will be used to inform spill response planning processes, emergency response operations during spills in the Pacific Region, as well as mitigation options and other marine spatial planning initiatives. Here, we use “National Framework” when referring to “A framework to assess vulnerability of biological components to ship-source oil spills in the marine environment” (Thornborough et al. 2017), “original Pacific Application” when referring to “Application of a framework to assess vulnerability of biological components to ship-source oil spills in the marine environment in the Pacific Region” (Hannah et al. 2017), and “2022 Pacific Application update” or “the update” when referring to the current document. This Science Response Report results from the regional peer review of April 14, 2022 on the 2022 Update to the application of a framework to assess the vulnerability of biological components to ship-source oil spills in the marine environment in the Pacific Region.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,136 | 0,080 |
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 ».