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Enregistrement W570906971

AIS in Waterways Management

2007· article· en· W570906971 sur OpenAlexaboutno aff
Craig H Middlebrook

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Marine Safety & Security Council · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporationAutomatic Identification SystemEngineeringControl (management)Management systemTelecommunicationsTransport engineeringOperations managementBusinessManagementComputer scienceFinanceComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The St. Lawrence Seaway, which begins at the St. Lambert lock in Montreal and extends 423 miles to Long Point, Canada, on Lake Erie, poses unique challenges to the efficient operation of a vessel traffic control system. More than 4,000 lake and ocean-going vessels, primarily bulk carriers carrying over 40 million tons of cargo, transit the Seaway during the navigation season from late March to late December, transiting 15 locks and crossing the international boundary between Canada and the United States 27 times on their journey. In order to provide a seamless journey, the U.S. St. Lawrence Seaway Development Corporation (SLSDC) and its Canadian counterpart, the St. Lawrence Seaway Management Corporation, jointly operate an integrated traffic management system, featuring 2 vessel traffic control centers in Canada and 1 in the United States. In 2002, the St Lawrence Seaway became the first inland waterway in North America to integrate a new waterways management tool, the automatic identification system (AIS), into its vessel traffic management system. September 2007 marks 5 years since the Seaway fully implemented AIS technology as part of its vessel traffic control system. This article discusses the challenges to implementation of AIS in the Seaway, the substantial benefits AIS has brought, and the overall successful development and utilization of AIS into the St. Lawrence Seaway traffic management system by the SLSDC and its Canadian counterpart.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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