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Enregistrement W3034441913 · doi:10.1080/1088937x.2020.1766592

Sea-ice information and forecast needs for industry maritime stakeholders

2020· article· en· W3034441913 sur OpenAlexaff
P. Wagner, Nick Hughes, Pascale Bourbonnais, Julienne Strœve, Lasse Rabenstein, Uma S. Bhatt, Joe Little, H. V. Wiggins, Andrew Fleming

Notice bibliographique

RevuePolar Geography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaLa Coop Fédérée
Organismes subventionnairesHorizon 2020National Science Foundation of Sri LankaSeventh Framework ProgrammeNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSea iceArcticArctic ice packInformation needsEnvironmental scienceIcebergEnvironmental resource managementCryosphereBusinessMeteorologyOceanographyComputer scienceGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Profound changes in Arctic sea-ice, a growing desire to utilize the Arctic’s abundant natural resources, and the potential competitiveness of Arctic shipping routes, all provide for increased industry marine activity throughout the Arctic Ocean. This is anticipated to result in further challenges for maritime safety. Those operating in ice-infested waters require various types of information for sea-ice and iceberg hazards. Ice information requirements depend on regional needs and whether the stakeholder wants to avoid ice all together, operate near or in the Marginal Ice Zone, or areas within the ice pack. An insight into user needs demonstrates how multiple spatial and temporal resolutions for sea-ice information and forecasts are necessary to provide information to the marine operating community for safety, planning, and situational awareness. Although ship-operators depend on sea-ice information for tactical navigation, stakeholders working in route and capacity planning can benefit from climatological and long-range forecast information at lower spatial and temporal resolutions where the interest is focused on open-water season. The advent of the Polar Code has brought with it additional information requirements, and exposed gaps in capacity and knowledge. Thus, future satellite data sources should be at resolutions that support both tactical and planning activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations102
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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