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Enregistrement W3210314500 · doi:10.25071/2561-5467.155

Inventors and Innovators: Naval Lighterage and Anglo-American Success in the Amphibious Invasions of German-Occupied Europe

2021· article· en· W3210314500 sur OpenAlexvenueno aff
Frank A. Blazich

Notice bibliographique

RevueThe Northern Mariner / Le marin du nord · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNavyGermanSpanish Civil WarOffensiveHumanitiesOfficerEngineeringPolitical scienceHistoryArtOperations researchArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amphibious invasions of Sicily, Salerno, and Normandy all made ample use of US Navy landing pontoons. The simple steel box pontoons were the brainchild of civil engineer Captain John N. Laycock, who developed and perfected his inventive design on the eve of American entry into World War II. Once in the conflict, a Royal Navy reserve officer assigned to Combined Operations Headquarters, Captain Thomas A. Hussey, conceptualized innovative uses for the American pontoons for offensive amphibious operations. Working together, these men developed pontoon causeways and massive lighterage barges which ensured logistical success in the invasions of German-occupied Europe. Les invasions amphibies de la Sicile, de Salerne et de la Normandie ont toutes fait appel aux pontons de débarquement de la Marine américaine. Les simples pontons flottants en acier ont été créés par le capitaine John N. Laycock, ingénieur civil, qui a développé et perfectionné sa conception géniale à la veille de l’entrée des États-Unis dans la Seconde Guerre mondiale. Une fois le conflit déclenché, le capitaine Thomas A. Hussey, officier de réserve de la Marine royale affecté au quartier général des opérations combinées, a mis au point des utilisations novatrices des pontons américains pour les opérations amphibies offensives. La collaboration de ces deux hommes a permis de développer des chaussées de pontons et d’énormes barges de chalandage qui ont assuré le succès logistique des invasions de l’Europe occupée par les Allemands.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,985

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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