Comparative statistical analysis of simulated ice management effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice management is critical for safe and efficient operations in ice-covered waters; thus, it is important to understand the impact of the operator’s experience in effective ice management performance. This study evaluated the confidence intervals of the mean and probability distributions of two different sample groups, novice cadets and experienced seafarers, to evaluate if there was a difference in effective ice management depending on the operator’s level of experience. The ice management effectiveness, in this study, is represented by the “clearing-to-distance ratio” that is the ratio between the area of cleared ice (km2) and the distance travelled by an ice management vessel (km) to maintain that cleared area. The data analysed in this study was obtained from a recent study conducted by Memorial University’s “Safety at Sea” research group. With the distribution fitting analysis providing inconclusive results regarding the normality of the data, the confidence intervals of the dataset means were obtained using both parametric approaches, such ast-test, Cox’s method, and Johnsont-approach, and non-parametric methods, namely Jackknife and Bootstrap methods, to examine if the assumption of normality was valid. The comparison of the obtained confidence interval results demonstrates that the mean efficiency of the cadets is more consistent, while it is more varied among seafarers. The noticeable difference in ice management performance between the cadet and seafarer sample groups is revealed, thus, proving that crew experience positively influences ice management effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».