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Enregistrement W7038409230

IMPIEGO DI UNMANNED AERIAL VEHICLE NELL’ANTISUBMARINE WARFARE

2024· article· it· W7038409230 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2024
Typearticle
Langueit
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEchinoderm biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonneNova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La lotta anti-sommergibile (ASW) costituisce un aspetto cruciale della sicurezza marittima, impegnando risorse per prevenire e contrastare minacce sottomarine. Attualmente, elicotteri e aerei da pattugliamento marittimo (MPA) sono i mezzi tradizionalmente impiegati per svolgere compiti ASW, utilizzando strumentazioni sofisticate come sonoboe, dipping sonar e sistemi di detection magnetica anomala (MAD). Questa tesi si propone di esaminare l'impiego di Unmanned Aerial Vehicle (UAV) nell'ambito dell'Antisubmarine Warfare (ASW), concentrandosi su diverse prospettive chiave. La ricerca inizia con un'analisi approfondita delle caratteristiche fondamentali della caccia antisommergibile, esplorando le esigenze specifiche di questo settore critico per la sicurezza marittima. Successivamente, la tesi esamina i mezzi tradizionali utilizzati nella lotta antisommergibile, concentrandosi sia sull'impiego dell'elicottero con dipping sonar e sonoboe che sull'aereo con l'utilizzo di Magnetic Anomaly Detector (MAD). Si mette in luce l'importanza di questi strumenti e le sfide connesse alla loro implementazione. Un focus significativo viene dedicato all'integrazione dei siluri nell'ambito ASW e all'analisi dell'efficacia di tali armi nella localizzazione e neutralizzazione di sottomarini avversari. L'approfondimento dell'impiego del siluro contribuisce a delineare le strategie e le tattiche utilizzate nella lotta contro minacce subacquee. Gli UAV possono essere impiegati per svolgere missioni ASW riducendo il coinvolgimento umano, migliorando l'efficienza e la persistenza delle operazioni. Tuttavia, ci sono sfide da affrontare, come la necessità di sviluppare sistemi di comunicazione robusti e garantire una gestione sicura e efficace delle informazioni raccolte. L'introduzione degli UAV nell'ASW rappresenta un punto centrale della tesi, con una valutazione approfondita delle caratteristiche peculiari di tali veicoli e il loro impiego specifico nella guerra antisommergibile. Si analizza come gli UAV, attraverso la loro capacità di operare in ambienti ostili e la loro versatilità, possano migliorare significativamente le capacità di sorveglianza e rilevamento nel contesto ASW. Esaminando dettagliatamente gli strumenti chiave della lotta ASW, come sonoboe, dipping sonar e MAD, si evidenzia come gli UAV possano integrarsi in modo innovativo per migliorare la capacità di sorveglianza e rilevamento. Vengono poi valutati i vantaggi e gli svantaggi associati all'impiego di veicoli unmanned in questo contesto, considerando aspetti quali costo, flessibilità operativa e rischio di perdita. Infine, la tesi esplora i futuri sviluppi nell'impiego degli UAV nell'ASW, considerando le possibili innovazioni tecnologiche e strategiche. L'obiettivo è individuare le prospettive di crescita e miglioramento nel campo, fornendo un quadro completo delle potenzialità future degli UAV nell'Antisubmarine Warfare.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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