An Evaluation of Consequence Severity of Ship Evacuations in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ship evacuations in Arctic waters expose crew and passengers to the potential for severe life-safety consequences. Effective planning and allocation of Arctic SAR services should be supported by evidence-based assessments of the consequence severity of ship evacuations. This paper provides an evaluation of life-safety consequence severity for ship evacuation scenarios in the Canadian Arctic. Exposure time is a predominant factor influencing consequence severity of Arctic ship evacuations. The study integrates existing models for exposure time estimation [1,2] and life-safety consequence [3]. Exposure time is estimated for air- and marine-based SAR assets, considering associated capacities, speeds, and operating ranges. Evacuation scenario factors include ship type, number of POB, and geographic location. The methodology provides Arctic SAR service providers with a tool for planning effective resource allocation and response efforts. As a base case, exposure times and consequence severities are estimated for SAR response with a single asset. The effect of deploying multiple SAR assets is demonstrated. Results indicate that the deployment of air-based SAR assets contributes to reduced exposure times and mitigation of life-safety consequence severity. Evacuation of a passenger vessel is a worst-case scenario. Evacuations of high POB vessels require the deployment of multiple SAR assets to prevent potential disastrous life-safety consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».