GIS Technology in Maritime: A MET Innovation at MAAP
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces Maritime Academy of Asia and the Pacific (MAAP), its curriculum and research and extension initiatives including but not limited to one of MAAP latest best practices in introducing geographic information system (GIS) to its community (internal and external) who share similar passion for MET innovation. The various GIS–based accomplishments led and shared by MAAP as part of its Research and Extension Services (RES) initiatives are presented namely: several GIS-based papers presented and published both local and international; GIS-based project proposals for campus management enhancement prepared for MAAP, Bataan Peninsula State University (BPSU), Lyceum University of the Philippines (LPU) and Catanduanes State University (CSU); capability Training on GIS for MAAP community and other interested institutions; and Commission on Higher Education (CHED) and Department of Science and Technology (DOST)- endorsed National 3-day GIS Conference are also discussed. There are 78 proposed GIS-based research project workshop outputs currently being implemented by 20 higher educational institutions (HEIs) in the Philippines, 17 of which are applicable to any maritime education and training institutions (METIs). MAAP has six on–going GIS- based special academic research and development projects which this paper intends to share to co-AMFUF members.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».