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Enregistrement W6947975069 · doi:10.4224/12328812

Grand Banks iceberg management

2007· report· en· W6947975069 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2007
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcebergGeolocationSearch and rescueSynthetic aperture radarWaterline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report summarizes the current state-of-the-art of iceberg management on the Grand Banks of Newfoundland on the East Coast of Canada through description of the magnitude and range of iceberg conditions, and the approaches used for iceberg detection and towing. There is presently a high standard of iceberg towing and deflection capabilities and iceberg detection frameworks in place, all implemented with generally proven ice management plans and programs. There appear to be no major issues with iceberg towing. The long standing synthetic line tow rope method has been effective for many years. The new iceberg tow net has been demonstrated over the past three to four years to significantly improve the prospect of managing slippery or otherwise hard to tow small and medium icebergs. Greater experience with the net would improve confidence for vessel captains and industry. Early detection of icebergs and minimizing possible gaps in the spatial, temporal, and environmental conditions coverage provided by the growing range of satellite and radar technologies together with aerial reconnaissance, remain challenges. Further quantification of these coverage parameters and the potential benefits and limitations would be valuable as input into planning and decision-making tasks. Increased operational use of satellites would improve their confidence for all stakeholders. Resource management and decision-making including which icebergs to tow, how soon, in which directions, and for how long are perennial challenges especially with multiple fields since different operators have different needs and priorities. This is significant both from a risk mitigation standpoint, to ensure that the “best” decision can be made, and from a cost perspective so that resources are assigned for appropriate lengths of time. The use of data fusion and decision-making tools would appear to be the obvious route and good progress has been made with each. Better monitoring and assimilation of met-ocean conditions is another factor for the decision-making. The PERD iceberg sighting and iceberg management databases are good information resources and they should be maintained. The databases offer utility in a number of areas including study of past conditions and performances, for planning future activities, and possibly as input to other initiatives, such as decision-making or data fusion toolboxes and iceberg management planning aid technologies. A suggested plan to identify outstanding iceberg management issues, that in order to solve or measurably improve require dedicated research, is presented. A descriptive list of issues is provided for initial consideration by stakeholders. It is proposed that ideally the present and target levels of performance for each are estimated to help judge the possible costbenefit of pursuing each issue. An agreement on objectives, determination of constraints and resource requirements, and scheduling are then required followed by validation of the plan. A timely discussion is also presented on the rapid changes in the melt and calving rate of the Greenland ice sheet in response to equally rapid air and ocean temperature warming in the last decade, and the effects of these changes on sea ice and icebergs. These environmental changes directly affect both the Labrador Sea and the Grand Banks of Newfoundland and are front and centre in the debate over global climate change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,008

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
Résumé présentoui

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