Quantitative Evaluation of Draught Survey Through Correlation Test of Quarter Mean: A Case Study on a Coal Bulk Carrier
Notice bibliographique
Résumé
Complicated draught survey activities both at the data collection stage and the calculation stage, especially at sea, make it difficult for surveyors to accurately inform coal cargo volumes. However, in practice, most coal bulk-carrier surveyors can provide precise information on coal cargo volumes between ports up to a difference of less than 0.5%. This difference is not enough to be used as the only parameter in supervising draught survey activities. More effective monitoring needs to be done so that data reliability can be validated. This study aims to propose a new method of off-site surveillance of draught survey activities through correlation tests with a case study on a bulk-carrier ship less than 10 years old in all coal shipments at one of coal-fired power plant during year 2021. The results of the study show that based on the correlation test of Pearson (2-tailed), Spearman (2-tailed), and Kendall (2-tailed), during coal shipments in 2021 both at loading ports and at unloading ports, the interpretation of the quarter-mean as independent variable is at least strongly correlated with both displacement and displacement corrected for density, while the correlation of quarter mean with both net displacement and constant is not significant (negligible).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».