MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3215497207 · doi:10.1016/j.marstruc.2021.103123

A goal-based approach for selecting a ship's polar class

2021· article· en· W3215497207 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMarine Structures · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020HORIZON EUROPE Framework ProgrammeNational Research Council CanadaLloyd's RegisterMemorial University of NewfoundlandEuropean CommissionLloyd's Register Foundation
Mots-clésPolar codePolarProbabilistic logicComputer scienceComplement (music)Class (philosophy)Environmental scienceMeteorologySea iceOperations researchMarine engineeringEngineeringGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the International Code for Ships Operating in Polar Waters (Polar Code), ships operating in ice-covered polar waters must comply with an appropriate Polar Class (PC) or equivalent ice class standard. For the selection of an appropriate Polar Class, ship designers and operators are encouraged to use the Polar Operational Limit Assessment Risk Indexing System (POLARIS). A limitation of POLARIS is that it does not consider the extent to which a ship operates in various ice conditions, and thus also not the probabilistic nature of ice loading. To address this limitation, this article outlines a goal-based approach that is intended to complement POLARIS when selecting a ship's Polar Class. Following the proposed approach, the appropriateness of a ship's minimum required Polar Class as determined using POLARIS is evaluated by assessing the ship's long-term extreme ice loads, and by relating these to the design loads behind the considered Polar Class standard. To account for the probabilistic nature of ice loading, the approach calculates a ship's long-term extreme ice loads considering its intended operating profile and expected ice exposure. This is achieved by synthesising a modified version of the so-called event-maximum method, discrete-event simulations, and satellite ice data. The utility of the proposed approach is demonstrated through a case study, in which it is used as a complement to POLARIS to select an appropriate Polar Class for a double-acting ship intended for year-round independent operations along the northeast coast of Canada.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · 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