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Enregistrement W6966198484 · doi:10.4224/8895066

Description of seakeeping trial carried out on CCGA Miss Jacqueline IV: October 2004

2004· report· en· W6966198484 sur OpenAlexafffundvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2004
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Mots-clésSeakeepingCoast guardCrewFishingSea trialShip motionsSubmarine pipelineNaval architectureMooringNavy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report describes seakeeping experiments carried out on the 65 ft. (19.81 m) long inshore fishing vessel CCGA Miss Jacqueline IV off St. John's, NL October 17 and 18, 2004 as part of the Fishing Vessel Safety Project (Proj. 2017). The objective of the project is to acquire quality full-scale motions data on fishing vessels to validate physical model methodology as well as numerical simulation models under development. Eventually, tools will be developed and validated to evaluate the number of Motion Induced Interrupts (MIIs), induced by sudden ship motions, and their impact on crew accidents to develop criteria to reduce MIIs. Collaborators involved in the fishing vessel sea trials include the Institute for Ocean Technology (IOT), Memorial University of Newfoundland (MUN), Oceanic Consulting Corp. (OCC), Canadian Coast Guard (CCG), the Offshore Safety and Survival Centre (OSSC) of the Marine Institute and SafetyNet - a Community Research Alliance on Health and Safety in Marine and Coastal Work. Primary financial support for the project is provided from federal funding sources including the Search & Rescue (SAR), New Initiatives Fund (NIF) and the Canadian Institutes of Health and Research (CIHR) in addition to significant in-kind contributions from the many participants.This document describes the CCGA Miss Jacqueline IV, the trials instrumentation package, data acquisition system, test program, data analysis procedure and presents the results.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2004
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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