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Enregistrement W2206957155 · doi:10.4271/2005-01-3541

Field Evaluation of the Mine Hammer: A Landmine Neutralization Mechanism

2005· article· en· W2206957155 sur OpenAlexaffabout
D. S. D. Stilling, R. L. Kushwaha, V. S. Shankhla

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHammerNeutralizationMechanism (biology)Field (mathematics)Mining engineeringEnvironmental scienceGeologyEngineeringMechanical engineeringPhysicsVirologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An antipersonnel landmine neutralizing mechanism, called the Mine Hammer, was designed with a prototype developed by the Agriculture and Bioresource Engineering Department, University of Saskatchewan and Defence Research and Development Canada -- Suffield. The Mine Hammer technology combined flail mechanisms and agriculture tillage interaction mechanics. The prototype was retrofitted to be powered by a 78.4 kW tractor and was field evaluated in August 2002. The test plots represented gravel road, prairie clay soil with stubble and full stand of Kochia weed for vegetation and simulated tree stump terrains. Dummy or mechanical replicas of antipersonnel landmines were placed at 0, 25, 50, 100 and 200mm depths. The Mine Hammer triggered and/or fragmented the replica landmines. Its mechanical neutralization effectiveness over the five test plots was 97%. The Mine Hammer produced a two layer overburden consisting of a loose till above a dense, compact soil layer. Non-neutralized mine replicas were buried within the compact layer and were not triggered when subjected to loads from human footsteps, jumping and stomping.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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