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Enregistrement W2158861107 · doi:10.1109/igarss.2005.1526346

Operational use of ship detection to combat illegal fishing in the Southern Indian Ocean

2005· article· en· W2158861107 sur OpenAlexaboutno aff
M. Losekoot, P. Schwab

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésFishingEnforcementMaritime boundaryGeographyFisheryOceanographyRemote sensingEnvironmental scienceMeteorologyGeologyPolitical scienceInternational law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Kerguelen plateau in the Southern Indian Ocean is home to the highly sought-after Patagonian Toothfish, Dissostichus eleginoides, or Chilean Sea Bass. The efficient enforcement of fishing quotas and the repression of illegal fishing activities within the French and Australian exclusive economic zones represents a significant challenge to maritime authorities due to the size and remoteness of the area. Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites are used to detect illegal vessels, thereby allowing patrol vessels to intercept them in a much more efficient and timely manner. The SENTRY transportable groundstation from IOSAT Inc. of Halifax was upgraded and deployed on Kerguelen Island where it autonomously acquires, processes and analyses images from the Radarsat-1 and Envisat satellites. Four times per day the station automatically produces ship reports less than two hours after each pass. The ship reports are combined with Argos positions from legal vessels in order to locate illegal vessels and direct patrol vessels. The station has been in successful operation for over a year and has demonstrably contributed to the repression of illegal fishing activities

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 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 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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,290

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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