A goal-based approach for selecting a ship's polar class
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».