An empirical ship domain based on evasive maneuver and perceived collision risk
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Notice bibliographique
Résumé
This paper introduced a new ship domain concept and an analytical framework. The ship domain takes the point of the ship's first evasive maneuver as a basis and correlates it with the navigator-perceived collision risk level. The first evasive maneuver of a ship is detected based on the ship turning point identification and ship intention estimation. The available maneuvering margin (AMM) is utilized as a proxy to measure the perceived collision risk by the navigator. Interpreting the first evasive maneuver in terms of this AMM over a large sample of vessel encounters taken from automatic identification system (AIS) data finally enables an empirical estimation of the size of this ship domain. The method is applied to AIS data in the Northern Baltic Sea, and separate ship domains are constructed for the give-way and stand-on vessels with different maneuverability characteristics. Compared to the existing proximity-based ship domain, this ship domain explicitly incorporates the dynamic nature of the encounter process and the navigator's evasive maneuvers. Several advantages of this proposed ship domain concept and limitations of the presented modeling approach are discussed. Finally, possible future applications are explained, including waterway safety assessment and navigational decision support systems to reduce ship-ship collision risk.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle