A knowledge-based spatial decision support system (SDSS) for coastal zone oil spill response in Anaktalak Bay, Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Coordinating a successful oil spill response operation requires fast and reliable data access, expert guidance, and efficient communication of information. In this thesis, the theory, development and implementation of prototype oil spill response Spatial Decision Support System (SDSS) are discussed in detail. In order to aid decision-makers and response personnel during the initial hours of a coastal zone oil spill, this SDSS integrates the analysis, storage and visualization functions of a Geographic Information System (GIS), with the logical reasoning capabilities of an expert system. -- The prototype SDSS is developed through three main phases: (1) creation of the oil spill response expert system, (2) modification of the GIS environment and automation of GIS analysis, and (3) integration of the GIS and the expert system through a graphical user interface (GUI). The functionality of the final system is tested by means of four annotated examples, each representing a different oil spill scenario. Results of the sample scenarios demonstrate the successful transfer of knowledge and data between the GIS, the expert system and the user, and indicate that a SDSS can provide a feasible alternative to the traditional oil spill response decision-making process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».