A Macro-Scale Generalized Search and Rescue (SAR) Model for the Coastal Regions of Eastern Canada and the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given the complexity of Search and Rescue (SAR) activities in the coastal regions of Eastern Canada and the Arctic, there is a need to objectively assess system capabilities at a high level to determine the expected rescue time for multiple scenarios and system configurations. This paper outlines a new macro-scale generalized SAR model to simulate the main activities within the SAR system in Eastern Canada and the Arctic. The model uses discrete event simulation to represent the SAR operations and a probabilistic Monte Carlo approach to incorporate uncertainties in performance data for the different components of the system. Algorithms are first developed to identify the major decision-relevant components of SAR response, including the time to interpret emergency notifications and mobilize helicopter resources, the operability of assets in given environmental conditions, and the proximity and capability of resources. Following this, the model is coded in MATLAB, using a time-stepping approach, enabling changes in the scenario, asset status, and system configuration at any time step. Case scenarios are used as initial verification, beginning with a simplistic approach, and building complexity in the model parameters. For this paper, we will discuss simple and complex scenarios which are based on common incident occurrences and SAR system operational details in eastern Canada's coastal regions and the Arctic. We assess the sensitivity of the overall SAR system to various input parameters to better understand how factors such as the Location of Incident (LOI) and number of People in Distress (PID) influence SAR response time in remote coastal areas, as well as the impact of refueling station locations for more distant and longer duration scenarios.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».