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Enregistrement W2893689901 · doi:10.1115/omae2018-78261

Comparison of Taut and Catenary Mooring Systems for Finfish Aquaculture

2018· article· en· W2893689901 sur OpenAlexaffabout
Adam A. Turner, Dean M. Steinke, Ryan S. Nicoll, Patrik Stenmark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensDynamic Systems Analysis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatenaryMooringMarine engineeringFootprintEnvironmental scienceEngineeringFishingAquacultureFisheryFish <Actinopterygii>GeologyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finfish aquaculture has been expanding in areas like Norway and Canada over the last 20 years, and is projected to expand further in the next decades as the planet’s population and demand for seafood increases. Finding appropriate salmon farm sites is becoming increasingly difficult, as there are fewer protected nearshore locations available for development. As a result, there is interest in increased utilization of existing leases (i.e. permitted sites). These leases have a boundary in which the anchors and mooring lines must be contained. Reducing the footprint of the mooring arrangement will allow for an increased utilization of existing leases. A possible method to reduce the footprint of a spread moored salmon farm is to use a taut mooring rather than a chain catenary mooring. This requires the use of mooring materials and components that allows for handling of tidal elevation changes and wave action. This paper investigates the performance of a taut moored configuration with integrated Seaflex elastomeric mooring components in comparison with a conventional chain catenary configuration using dynamic analysis. The results show that a reduced footprint taut mooring configuration with integrated elastomeric mooring components can be substituted for a typical chain catenary mooring with no significant increase in peak mooring line loads at extreme sea states and significant reduction in peak loading at moderate and calm seastates.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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