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Enregistrement W7009913049

Fast & Flexible: streamlining a simulation- based approach to collision risk assessments

2022· article· en· W7009913049 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (Queen's University Belfast) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInterregQueen's UniversityQueen's University BelfastEuropean Commission
Mots-clésWork (physics)ProteogenomicsArticular cartilage damageFilter (signal processing)Process (computing)TSG101
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is critical that tools for assessing potential environmental impacts are, amongst other things, fit to reduce uncertainty and provide sufficient confidence to permit decision. To address collision risk between marine mammals and tidal energy devices a simulation-based approach was developed to create a robust system that can adapt to any typical scenario and include novel device designs and ecological parameters. The approach here makes use of an open-source game-engine, Blender, to simulate a tidal energy device, the animal, and its movement in 3D to calculate collision probabilities. This free-to-use software offers an economical solution, however, the complexity of simulating a 3D environment, and adapting game-design software for the purposes of environmental questions poses challenges such as the time required for simulations to complete and the computing power required (e.g. number of CPU cores). The aim of this current study was to streamline the simulation-based approach and outline a more efficient process so that the time to produce results is greatly reduced. Simulation runtime has been significantly reduced by employing increased parallelisation and enabling running the software on a high-performance computer. The end-to-end runtime was reduced by a factor of 17 to greatly improve efficiency. Further improvements to this simulation-based approach gives industry a greater number of options for robust quantification of collision risk and, consequently this work can aid regulators in making decisions during the consent, and post-consent phases of tidal energy developments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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