Innovative Real-Time Observing Capabilities for Remote Coastal Regions
Notice bibliographique
Résumé
Remote regions across Alaska are challenging environments for obtaining real-time observations due to lack of power, easy road access and robust communication systems. The Alaska Ocean Observing System (AOOS) has partnered with federal and state agencies, local non-profits and universities to demonstrate innovative observing technologies and infrastructure support applications that address these challenges. These solutions are designed to meet observing needs for forecasting and reporting conditions for safe navigation, response to emergencies and coastal hazards, and are delivering real-time surface current, sea ice, water level and weather data in areas which were off limits to operational real-time observations a mere 10 years ago. Alternative power solutions for shore-based observing in remote areas and technologies that are not problematic during freeze-up conditions are also making much needed observations in areas difficult to maintain operational installations. In this paper, we discuss technologies AOOS has helped successfully implement to fill critical observing gaps, including remotely powered, high frequency (HF) radar that measure surface current, a low cost, real-time ice detection buoy system that stays in the water through freeze-up, two alternative water level technologies to traditional National Water Level Observing Network (NWLON) installations, and weather observing installations that share data using the Automated Information System (AIS), which is used primarily to track ocean vessels. These technologies not only respond to Alaska needs, but also have broader applications to other remote regions including international Arctic and Antarctic locations, and remote coasts of New England, the Pacific Northwest and the Pacific Islands.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».