Sustained Observations of Changing Arctic Coastal and Marine Environments and Their Potential Contribution to Arctic Maritime Domain Awareness: A Case Study in Northern Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Increased maritime activities and rapid environmental change pose significant hazards, both natural and technological, to Arctic maritime operators and coastal communities. Currently, U.S. and foreign research activities account for more than half of the sustained hazard-relevant observations in the U.S. maritime Arctic, but hazard assessment and emergency response are hampered by a lack of dedicated hazard monitoring installations in the Arctic. In the present study, we consider a number of different sustained environmental observations associated with research into atmosphere-ice-ocean processes, and discuss how they can help support the toolkit of emergency responders. Building on a case study at Utqiaġvik (Barrow), Alaska, we investigate potential hazards in the seasonally ice-covered coastal zone. Guided by recent incidents requiring emergency response, we analyze data from coastal radar and other observing assets, such as an ice mass balance site and oceanographic moorings, in order to outline a framework for coastal maritime hazard assessments that builds on diverse observing systems infrastructure. This approach links Arctic system science research to operational information needs in the context of the development of a Common Operational Picture (COP) for Maritime Domain Awareness (MDA) relevant for Arctic coastal and offshore regions. A COP in these regions needs to consider threats not typically part of the classic MDA framework, including sea ice or slow-onset hazards. An environmental security and MDA testbed is proposed for northern Alaska, building on research and community assets to help guide a hybrid research-operational framework that supports effective emergency response in Arctic regions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».