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Record W7133275242

Cadre de vulnérabilité : Trois catégories d’hydrocarbures

2024· other· fr· W7133275242 on OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNotationPerspective (graphical)Context (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de l’initiative canadienne du Système de sécurité de classe mondiale pour les navires-citernes (SSCMNC), un cadre national été élaboré afin de définir les organismes biologiques marins les plus vulnérables aux hydrocarbures provenant des navires (Thornborough et al. 2017) en cas de déversement d’hydrocarbures. L’application de ce cadre dans la région du Pacifique (Hannah et al. 2017) et la mise à jour 2022 de l’application à la région du Pacifique (MPO 2023) ont pris en compte tous les types d’hydrocarbures ensemble et ont recensé 27 groupes biologiques très vulnérables. Cependant, il a été recommandé de mieux définir les effets en évaluant la vulnérabilité des différents types ou catégories d’hydrocarbures séparément pour la période initiale d’un déversement d’hydrocarbures, lorsque les hydrocarbures sont encore frais et flottants. Un financement continu au titre du Plan de protection des océans a été approuvé en 2022 de manière à mener à bien ces travaux. Les définitions des critères et les documents d’orientation sur la notation de l’application du cadre de vulnérabilité dans la région du Pacifique (tous types d’hydrocarbures) (Hannah et al. 2017) ont été examinés de manière à déterminer où des adaptations étaient nécessaires afin de tenir compte de la vulnérabilité des espèces marines du Pacifique à trois types d’hydrocarbures différents : le diesel et l’essence1; le mazout C2; et le bitume dilué2 ci-dessus. Il a fallu modifier la définition et les orientations en matière de notation pour deux critères (« interaction avec le fond marin ou la végétation » et « association étroite avec des substrats non consolidés » pour préciser « dans les zones intertidales ») afin de tenir compte du fait que les hydrocarbures flottent lorsqu’ils sont frais. Cette application n’est pertinente que pour la phase de déversement, lorsque chaque type d’hydrocarbure est frais et flottant, tel qu’identifié par le modèle Automated Data Inquiry for Oil Spills (ADIOS). Par conséquent, les groupes infratidaux seront probablement moins vulnérables. La modélisation du devenir et du comportement des hydrocarbures a permis d’établir des délais et des considérations en matière d’exposition afin de déterminer le moment où les résultats de l’évaluation des différents types d’hydrocarbures seraient le plus applicable au cours de la période initiale d’une intervention en cas de déversement d’hydrocarbures, lorsque les hydrocarbures sont frais et flottants. Cette période peut varier de quelques heures à quelques jours en fonction du type d’hydrocarbure et des conditions environnementales. La notation des différents types d’hydrocarbures a fait baisser la note de vulnérabilité totale de plusieurs sous-groupes par rapport aux notes de tous les types d’hydrocarbures, en particulier pour le diesel et l’essence, qui comptaient quinze sous-groupes de moins dans la catégorie de vulnérabilité élevée. En ce qui concerne le mazout C et le bitume dilué, il y avait sept sous-groupes de moins dans la catégorie de vulnérabilité élevée par rapport aux notes portant sur tous les types d’hydrocarbures (MPO 2023). La répartition des notes de vulnérabilité entre les sous-groupes était similaire à celle de tous les types d’hydrocarbures. Il n’y avait pas de différence dans les notes de vulnérabilité entre le mazout C et le bitume dilué pour chaque sous-groupe, mais pour le diesel et l’essence, plusieurs notes de vulnérabilité pour les mêmes sous-groupes étaient inférieures. Les notes de vulnérabilité plus faibles pour le diesel et l’essence sont attribuables au critère de dégradation mécanique, car les hydrocarbures légers ne sont pas censés étouffer ou obstruer les structures d’alimentation, comme le mazout C et le bitume dilué, qui sont plus lourds et plus visqueux. Des modèles d’atmosphérisation des hydrocarbures ont été exécutés à l’aide de l’outil ADIOS de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), afin de déterminer les délais d’atmosphérisation pour quatre scénarios météorologiques différents. Les prévisions du modèle ADIOS indiquent que la majeure partie de l’atmosphérisation est attribuable à l’évaporation en ce qui concerne le diesel et l’essence, et à la fois à l’évaporation et à la dispersion en ce qui concerne le mazout C et le bitume dilué. Concernant le bitume dilué, il y a une période initiale d’atmosphérisation rapide où le diluant est perdu par évaporation, puis une période d’atmosphérisation plus lente où la dispersion est le principal mode d’atmosphérisation. La notation du critère de sensibilité aux produits chimiques s’est avérée difficile sur la base des orientations existantes en matière de notation. Par conséquent, tous les sous groupes ont obtenu une note de précaution de 1 (indiquée par 1*) pour ce critère, sauf si des preuves suffisantes ont été trouvées pour leur donner une note de 1. Actuellement, il n’y a pas d’orientation claire en vue d’obtenir une note de 0. Les hydrocarbures varient considérablement, même au sein d’un même type d’hydrocarbure, et de nombreux facteurs influencent le comportement d’un hydrocarbure dans l’environnement. En outre, les espèces individuelles au sein d’un sous-groupe peuvent varier en termes de cycle de vie, de comportement et de vulnérabilité aux hydrocarbures. Ainsi, les informations sur le devenir et le comportement des hydrocarbures et les prévisions issues de la modélisation, ainsi que les effets attendus des hydrocarbures et la vulnérabilité, peuvent ne pas s’appliquer à toutes les situations. Ce cadre est l’un des outils utilisés par les coordonnateurs des incidents environnementaux (CIE) de Pêches et Océans dans le cadre d’un scénario d’intervention. La combinaison de ces résultats avec les informations fournies par d’autres partenaires de l’intervention (tels que les priorités écologiques, archéologiques, culturelles et socio économiques) permet d’élaborer une stratégie d’intervention solide. Sur la base des prévisions de la modélisation ADIOS, la liste des sous-groupes très vulnérables déterminée pour chaque type d’hydrocarbures est la plus applicable dans les six à dix-huit heures suivant un déversement de diesel, dans la première heure suivant un déversement d’essence, dans les deux à cinq jours suivant un déversement de mazout C, et dans les deux à douze heures suivant un déversement de bitume dilué. Lorsque les conditions environnementales sont telles qu’une atmosphérisation importante est probable, ou si un laps de temps suffisant s’est écoulé, les hydrocarbures se comportent différemment, et la liste des sous-groupes très vulnérables résultant de la mise à jour de 2022 pour tous les types d’hydrocarbures (MPO 2023) serait la plus applicable. Lors de la prochaine révision du cadre, il conviendra de réévaluer s’il y a lieu d’inclure la sensibilité aux produits chimiques et, le cas échéant, de quelle manière. Si le critère de sensibilité aux produits chimiques est inclus, nous recommandons d’élaborer des orientations et des méthodes plus claires aux fins de l’évaluation de la sensibilité aux produits chimiques, de sorte que des paramètres de sensibilité clairs soient établis pour chaque note possible, qu’une grille d’évaluation cohérente soit utilisée afin de filtrer les études en fonction de leur propension à fournir des informations sur la sensibilité aux produits chimiques et que la pondération de la sensibilité soit plus équilibrée avec les caractéristiques du cycle biologique (critères d’exposition et de rétablissement) dans la méthode du cadre d’évaluation de la vulnérabilité. Les limites de cette application sont notamment la méthode de notation binaire et le fait que les orientations actuelles en matière de notation ne tiennent pas compte de l’ampleur des effets (par exemple, effets aigus, indirects et cumulatifs) et ne permettent pas de délimiter de manière appropriée les différences de vulnérabilité entre les types d’hydrocarbures. Bien que limitée aux composantes marines relevant de la compétence du MPO, la méthode pourrait s’appliquer à d’autres champs de compétence (par exemple, les oiseaux marins). Les espèces ne sont pas évaluées en fonction de leur statut socio économique (pêche et conservation) ou de leur valeur culturelle, car ces informations sont fournies par d’autres partenaires de l’intervention, en particulier les communautés autochtones. L’application suppose que les hydrocarbures flottants n’atteignent pas les zones infratidales. Toutefois, dans des conditions difficiles, l’action des vagues peut entraîner le maintien de gouttelettes d’hydrocarbures, d’agrégats de particules d’hydrocarbures ou de composants d’hydrocarbures dissous dans la colonne d’eau des zones infratidales. Les limites des résultats de la modélisation sont les suivantes : les variables d’entrée (par exemple, la salinité, la température, le vent) peuvent ne pas être représentatives de toutes les zones de la région ou de toutes les saisons (par exemple, l’apport d’eau douce et la stratification); et l’hypothèse d’un rejet ponctuel unique signifie que les résultats peuvent ne pas s’appliquer à toutes les situations de rejet (par exemple, le rejet continu).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.971
Threshold uncertainty score0.059

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0060.005
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
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