National Aerospace Planning Process Enhancements: Analysis and Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : New advanced decision support technology concepts have been developed to support Air Domain Awareness (ADA) and the National Aerospace Planning Process (NAPP). This report reviews and validates the NAPP requirements based on consultations with 1 Canadian Air Division, assesses relevant existing tools and technologies, tabulates promising research directions, and proposes a set of innovative improvements for implementation in a NAPP Enhancement Prototype NEP. Four ADA innovations, hosted in Google Earth, are proposed. These will enable NEP to better support visualization of sensor coverage, detect coverage gaps, visualize future weather, and analyse dynamic threats to vital points. New visual analytics tools for NEP are proposed that will reveal subtle long-term temporal, geospatial, and behaviouralpatterns for Resource Awareness and Total Air Resource Management (TARM).NEP will include novel tools for air force resource visibility and resource management, including tools for vertical awareness (down to the Wings and squadrons), and horizontal awareness (forward and backward in time). Asset availability awareness is described based on Dashboard and Magnets Grid visualizations. A Hockey Card metaphor encapsulates the key elements of each mission. To rapidly respond to un-forecast events, a resource management app scans existing Air Tasking Orders and proposes viable re-planning solutions based on: rapidity of response, ability to dwell if required, and the availability of an appropriate payload.This is the first of two reports. The second report documents the subsequent design and implementation of the NEP, and its demonstration to the Air Force.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».