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Enregistrement W7133286138

State of Knowledge on Chemical Dispersants for Canadian Marine Oil Spills

2022· other· en· W7133286138 sur OpenAlexaboutno aff
D. K. Creber, Rob Willis, Emily Davis

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersantOil spillBioavailabilityOil dropletPetroleumCrude oil
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical dispersants represent one of many oil spill response measures. Following its large-scale application during response operations during the Gulf of Mexico Oil Spill in 2010 there has been significant advancement in the scientific understanding of dispersants. As a result, a large volume of literature has been produced detailing the results and findings of many studies and assessments. A literature review was conducted to consolidate and evaluate the state of knowledge of chemical dispersants in a Canadian context. Specifically, the literature review investigates how dispersants interact with the fate, behavior, and transport of oil in the environment, pathways of effects of dispersed oil for marine biota, potential effects, and impacts of dispersed oil on biota. Furthermore, in light of environmental concerns, consideration is given to specific monitoring and oil trajectory modelling needs during response operations when dispersants are used. The findings of the literature review suggest that chemical dispersants change the oil’s transport, fate, and potential effects by changing the chemical and physical properties of oil. As dispersants enhance the movement of oil into the water column as small oil droplets, dispersants may alter the level of exposure for certain species. For example, dispersants may enhance the bioavailability of the oil to some species. However, based on the results of laboratory toxicity assessments, at oil loadings <100 mg/L (a common value for most oil spill scenarios), chemically-dispersed oil and untreated oil (without dispersant application) appear relatively similar in terms of their effects on marine biota. A significant trade-off of dispersant use is that while dispersants may reduce impacts of oil slicks to wildlife at the water surface (e.g., marine mammals, seabirds), and the subsequent transport of oil to vulnerable and biologically rich coastlines and coastal habitats, they may increase impacts within the water column and sediments of the offshore environment. There are currently numerous ongoing studies focused on the evaluation of long term impacts of dispersant use on biota in the offshore marine environment to address knowledge gaps. Proper use of dispersants within Canada must take into consideration the unique circumstances and conditions of each oil spill scenario, including the dynamic nature of the marine environment and the role of environmental, physiochemical, and ecological factors.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,016
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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