Forecasting Ice and Weather Conditions for Field Operations in Alaska
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate and reliable surveillance and forecasting of environmental conditions are necessary for safe and efficient oil and gas activities both onshore and offshore. In the Arctic, environmental challenges include seasonal sea ice and low temperature extremes. In the absence of pooled forecasting services and operational-grade forecasting capacity by public weather services, Shell has developed and operates an in-house, Anchorage based forecasting program designed specifically for the demands and requirements of Shell's Alaska operations. The Shell Ice and Weather Advisory Center (SIWAC), now in its eighth year of operation, has evolved to be the most comprehensive and focused ice and weather forecast operation covering the offshore and coastal areas from the Gulf of Alaska to the Canadian Beaufort Sea. SIWAC consists of a team of fulltime Arctic-experienced forecasters working in a 24/7 rotation schedule and are fully integrated into the operations process, directly engaging with field personnel and decision makers. Development of differentiating forecast products and services depends not only on an expert team, but also a robust observation program consisting of contracted and public satellite imagery, a network of Metocean buoys, satellite-tracked ice movement beacons, and steady stream of field observations from specially trained personnel aboard marine and aviation assets. In 2011, Shell entered into a Memorandum of Agreement with the US National Oceanographic and Atmospheric Administration that described a framework for collaboration, communication, and information sharing between the Agency and Industry. This agreement leverages the strengths of each party and opens Shell's Arctic ice and Metocean data for use within NOAA forecasting offices, numerical model ingestion, climate research, and general public consumers.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle