Notice bibliographique
Résumé
The reporting of wildlife collisions with aircraft in almost all places, worldwide, is voluntary. As a result data with which to design, manufacture and operate aircraft to mitigate this hazard is poor. Voluntary reporting of strikes has resulted in data collection rates in the USA of around 20%, and only about 9% of the reported strikes contain complete data on bird species. Aviation manufacturers also agree that collection of strike data is difficult, incomplete and without an industry best practice. Air carriers, when research is done, are amazed to find that strike rates may be eight times higher than their normal collection methods demonstrate. The USA safety agency, NTSB, has recommended that wildlife strike reporting be mandatory. Reporting methods and databases, in the USA and Canada, are already in place. ICAO maintains a strike database for states worldwide, but participation is poor. While the cost of mandatory reporting is often cited as a reason for not implementing mandatory reporting, the cost of not reporting is higher. Since 1995, over 130 people, worldwide, have lost their lives to collisions between wildlife and aircraft. Air carriers lose US$1.2 billion to bird strikes each year. If carriers reduced this loss by only 25%, the savings to carriers each year would be US$300 million. Without adequate data, neither the location, nor the frequency, nor the type of problem wildlife can be adequately identified. Neither adequate aircraft design nor operating techniques can be developed without data. Voluntary reporting has not worked: it is time for mandatory reporting of data.
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 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 | 0,100 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,014 |
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 ».