Best-Suited Communication Technology for Maritime Signaling Facilities: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The remote monitoring of maritime signaling facilities is one of the marine navigation safety rules essential for ensuring global maritime traffic. Some maritime signaling facilities have not yet implemented remote monitoring systems. This challenge is posed by factors such as insufficient signal range, limited availability of electrical energy, or various economic reasons. Therefore, this paper reviews the current and relevant scientific literature on 10 communication technologies for maritime signaling facilities in the last two decades using PRISMA guidelines. PRISMA 2020 represents guidelines for conducting systematic review papers using mixed methods, including their applicability to various reviews. In addition, this paper analyzes the selection of the best-suited communication technology for communication between maritime signaling facilities. The results show that, initially, 214 papers met the specified criteria, and after applying the filtering, it was narrowed to 29 relevant papers for the research topic. Surprisingly, almost half of them were found in databases other than WOS, SCOPUS, and GOOGLE SCHOLAR. Also, LoRa WAN is the most energy-efficient and cost-effective option, with a consumption rate 2.14 times lower than AIS and NB-IoT. To summarize, it has been found that LoRa WAN represents the optimal communication technology for transmitting data from maritime signaling facilities across long distances.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».