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Enregistrement W2027501640 · doi:10.2118/1013-0036-jpt

Data From Above: The Advantages of Unmanned Aircraft

2013· article· en· W2027501640 sur OpenAlex
Trent Jacobs

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear decommissioningAeronauticsEngineeringSystems engineeringComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned Aerial Vehicle Technology Making them fly was the easy part. Making them useful was the next challenge. And now unmanned aerial vehicles (UAVs) are being put to the test to determine where they are the most applicable to the oil and gas industry. Companies and university researchers developing these “flying computers” believe that their sector is ready to rapidly expand, because of recent technological advancements and legislation that will open up the unmanned skies in the industry’s largest potential market by 2015: the United States. UAVs are already being used by some oil and gas companies to inspect flare stacks and track migrating wildlife and ice floes in the Arctic. In the near future, UAVs will be used as important tools to respond to oil spills and pipeline monitoring, and in offshore installation and decommissioning operations. A few years ago, the militaries of the world held a virtual monopoly on the application of UAV technology, and UAVs available to the private sector were little more than eyes in the sky with limited functionality. Today, commercial UAVs are the benefactors of miniaturized electronics, partly thanks to the smartphone industry and advanced software programs specifically designed to make sense of the different types of data that can be gathered while flying. Equipped with lasers, high-definition cameras, thermal imaging systems that can “see” at night, and an array of other sensors, advocates of UAVs claim they are not simply cheaper alternatives to fixed-wing aircraft and helicopters, but in many ways are more capable and, without question, safer to operate. Last fall, BP completed an experimental flight in Prudhoe Bay, Alaska, using a quadrotor UAV developed by Canadian-based Aeryon Labs. Quadrotor UAVs, also called quadcopters, use four rotors to lift and move the aircraft and are known for their maneuverability. At the time, US authorities were only issuing flight certificates to determine the airworthiness of UAVs without allowing commercial operations. BP completed the test run to determine how Aeryon’s UAV could inspect oilfield equipment and pipelines to assess maintenance needs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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