Classification of Indian Seaports Using Hierarchical Grouping Method
Notice bibliographique
Résumé
India is a major maritime nation with a long coastline, spanning about 7516.6 kilometers, constituting 200 ports in east coast and west coast. East coast and the west coast have 54 and 146 seaports, respectively. Indian ports are classified as Major, Intermediate and, Minor ports; this classification has an administrative significance. Nevertheless, the words: major, intermediate, and minor do not have any relation with the cargo volume throughput. This paper suggests a new approach based on temporal cargo variation to classify a port system. The reason to classify port system based on temporal cargo flow is mainly due to its relevance for cargo operation service, making decisions on freight rate, and service quality performance benchmarking. The key issue faced while attempting for evaluating these measures over a large number of ports is the trouble in comparable data collection from all the port locations and defining the criteria for such evaluations, which will be applicable to all ports. Also, individual port evaluation may not be easy while considering a region’s port system with heterogeneous number of ports. However, this problem can be cut down by classifying ports into certain homogeneous groups. The proposed classification scheme is applied to classify Indian port system. Due to unavailability of data, the application of the proposed method is restricted to 12 Indian ports only. Based on the analysis we propose to classify the 12 Indian seaports into four groups. This classification scheme can be applied to any port system elsewhere.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».