Investigating the Influence of Bridge Officer Experience on Ice Management Effectiveness Using a Marine Simulator Experiment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The research investigates the influence of human expertise on the effectiveness of ice management operations. Ice management is defined as a systematic operation that enables a marine operation to proceed safely in the presence of sea ice. In this study, a method has been applied for assessing the effectiveness of ice management operations in terms of ability to modify the presence of pack ice around an offshore structure. This was accomplished in a real-time marine simulator environment as the venue for a systematic investigation. In the simulator, volunteer participants from a range of seafaring experience levels were tasked with individually completing ice management tasks. Recorded from 36 individuals’ simulations was the extent to which the ice in a defined area was impacted, measured in terms of tenths ice concentration. These responses were then compared to two independent variables: 1) experience level of the participant, categorized as either cadet or seafarer, and 2) ice severity, measured in ice concentration. The results showed a significant difference in ice management effectiveness between experience categories, where effectiveness was defined as the average drop in ice concentration during simulation. Results also showed that the human factor of experience and the environmental factor of ice concentration both had significant effects on average concentration drop. The research provides insight into the relative importance of vessel operator skills in contributing to effective ice management, as well as how this relative importance changes as ice conditions vary from mild to severe. This may have implications for training in the nautical sciences and could help to inform good practices in ice management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle