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Enregistrement W2070126672 · doi:10.13034/cysj-2014-009

Evaluating the Effectiveness of a Space-Based AIS

2014· article· en· W2070126672 sur OpenAlexvenueno aff
Wesley F. Willick

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although certain boats can avoid collisions by communicating with each other and stations on land, a network of satellites above the earth’s poles could give boats all over the planet that ability. The current system for collision-avoidance involves radio signals sent from boat-to-boat and boat-to-land. But the new system, based in space, would put satellites in the line of com¬munication. It would increase the capabilities of boats to detect each other and for land-stations to detect boats with faulty or suspicious voyage in¬formation. Adding satellites into the communica¬tion equation could make contemporary collision-avoidance technology available on a global scale. Bien que certains bateaux peuvent éviter les collisions en communiquant un à l'autre et avec les stations à terre, un réseau de satel¬lites pourrait donner bateaux sur toute la planète cette capacité. Le système actuel pour éviter l'abordage utilisent les signaux radio envoyés par bateau à bateau et bateau-à-terre, mais le nouveau système, basé dans l'espace, mettrait des satellites entres les communicants. Il aug¬menterait les capacités des bateaux à détecter entre eux et pour les stations terrestres pour détecter les bateaux avec l'information de voy¬age défective ou suspect. En ajoutant les satel¬lites dans à la communication, on pourrait ren¬dre la technologie d'évitement des collisions contemporain disponible à l'échelle mondiale.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,308 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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