Historical Analysis of Ice Conditions for Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The analysis of historical satellite data, both radar and optical, areuseful for understanding the nature of ice conditions in Arctic regions andunderstanding the risk they pose for exploration and development. Archivesatellite data are available at no cost and can be analyzed to assess theseverity and variability of iceberg concentrations and their behavior. National ice centres have been providing charts of sea ice conditions, whichcan be analyzed to understand probabilities of encountering ice of variousconcentrations and the lengths of the open water season. The outputs ofthese analyses are useful for understanding the risk of operating in Arcticregions and for developing an ice management plan. Introduction Satellite radar and optical imagery are essential tools for understandingsea ice and iceberg conditions in frontier Arctic and sub-Arctic regions. Satellite synthetic aperture radar (SAR) imagery can be collected day or night, are relatively independent of environmental conditions, can be collectedthrough fog and cloud cover and provide information over remote areas at noadditional cost. There is a substantial archive of low resolution imageryavailable and there is a growing number of sensors available for newacquisitions. Optical imagery, when available, are excellent forproviding detailed information on ice features such as sea ice ridges andiceberg sizes. Low resolution optical data are collected continuously, medium resolution data is available close to shore and high resolution imagescan be acquired from a large number of sensors. Historic satellite data are used to develop an understanding of the severityand variability of ice conditions in an area. This information serves asan input for the design of structures and selection of vessels that can beutilized in an area as well for development of an ice management plan anddefining the operational window. New image acquisitions are an important part of the detection component ofan operational ice management plan. Surveillance in certain marginal icezones, such as the Grand Banks, do not rely on satellite imagery since they areclose to shore and reconnaissance can be carried out almost exclusively usingplatform radar and vessel and aerial surveillance. However, the costs ofthis approach grow in remote areas and satellite SAR data have been used inaddition to platform radar to support operations in new Arctic explorationregions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».