A Geographic Information System (GIS)-Based Investigation of Spatiotemporal Characteristics of Pirate Attacks in the Maritime Industry
Notice bibliographique
Résumé
Maritime transportation is vital for the movement of cargo between different continents and distant locations but can be disrupted by the frequent occurrence of pirate attacks. Based on the pirate attacks from July 1994 to December 2019, a spatial analysis of pirate attacks using a Geographic Information System (GIS) was conducted in the present study using the data available for tankers, dry bulk carriers, container vessels, general cargo vessels, and tugs. The adoption of the kernel density analysis was intended to identify the spatial pattern of global pirate attacks. The research results demonstrated that the pirate attacks showed a clustering pattern and were mostly associated with areas experiencing economic depression, a high unemployment rate, and social unrest. Accordingly, spatiotemporal hot spot analysis was carried out to recognize the changing directions of cold spots and hot spots over a period of time. The waters off Somalia, the Strait of Malacca, the Philippines, the Bay of Bengal, the Gulf of Guinea, and the northwest of South America were found to be the common locations of pirate attacks. The cold and hot spots of pirate attacks on the three key vessel types, including tankers, dry bulk carriers, and container vessels, were found to be similar. When considering the same area, the trends of cold and hot spots of different vessel types being attacked were substantially different. This study can provide a useful guideline for the International Maritime Organization and other relevant organizations in the world to design and implement targeted strategies to combat and mitigate pirate attacks. Additionally, the introduction of a GIS may help to envision the spatial and temporal distribution of pirate attacks and to explore the characteristics of pirate behaviors at sea and the patterns of piracy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».