Improving Situational Awareness in the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
To successfully operate in a harsh environment like the Arctic Ocean, one must be able to understand and predict how that environment will evolve over different spatial and temporal scales. This is particularly challenging given the on-going and significant environmental changes that are occurring in the region. Access to the most recent environmental information provides timely knowledge that enables ship-based operations to proceed efficiently, effectively and safely in this difficult arena. Knowledge of the evolving environmental conditions during a field campaign is critical for effective planning, optimal execution of sampling strategies, and to provide a broader context to data collected at specific times and places. We describe the collaborations and processes that enabled an operational system to be developed to provide a remote field-team, located on USCGC Healy in the Beaufort Sea, with near real-time situational awareness information regarding the weather, sea ice conditions, and oceanographic processes. The developed system included the punctual throughput of near real-time products such as satellite imagery, meteorological forecasts, ice charts, model outputs, and up to date locations of key sea ice and ocean-based assets. Science and operational users, as well as onshore personnel, used this system for real-time practical considerations such as ship navigation, and to time scientific operations to ensure the appropriate sea ice and weather conditions prevailed. By presenting the outputs of the system within the context of case studies our results clearly demonstrate the benefits that improved situational awareness brings to ship-based operations in the Arctic Ocean, both today and in the future.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».