Statistical analysis of fluvial trajectories based on AIS database for the construction of a bridge
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.
Notice bibliographique
Résumé
The French metropolis, Rouen Normandie, has a project of a new bridge requiring temporary pier in the river Seine during the building phase. The location of this pier in the river is constrained by mechanical reasons related to the construction of the bridge. The purpose of this study is to find a position of this pier in the mechanically constrained area which minimizes vessel traffic obstruction and therefore collision risk. This type of study is classically carried out by using complex and multiple vessel dynamics simulation software in order to assess the risk for a given vessel to crash into the pier. The novelty of this study is to propose a statistical study based on the database of Automatic Identification System (AIS) of the Vessel Traffic Service (VTS) that is an automatic tracking system relying on ships transceivers. The technical objective is to identify low risk areas according to vessel speeds and sizes. Both factors should have an impact on the maneuverability of ships to avoid pier collision risk. Among all trajectories, straight line trajectories are selected based on statistical methods. The computation of prediction intervals of these trajectories delimits navigation zone. If all the straight trajectories are taken into account, the navigation zone extends to the whole river surface, which is not an helping result. However, by focusing on large and high speed vessels trajectories the navigation zone of these weak maneuverable ships is more centered in the middle of the river and represents only 25% of the river area. The complement of this area delineates possible locations of the temporary pier of the bridge in the river that do not disrupt vessel traffic.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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