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Notice bibliographique
Résumé
Twenty-five percent of the grain production in Canada is located closer to the Port of Churchill than any other port. Churchill provides unique opportunities for the export of manufactured, mining, agricultural and forest products, as well as the importation of minerals, steel, building materials, fertilizer, and petroleum products for distribution in Central and Western Canada. This research aims to help extend the port of Churchill’s shipping season by determining shipping routes using geographic information systems, remote sensing and long-range ice forecasting. The need to extend its shipping season is attributable to the harshness of the climate in the Hudson Bay area. Extensive ice coverage throughout the Hudson Bay diminishes the shipping season to approximately 4 months of the year (June 23rd to November 12th). This short shipping season calls for long-range ice forecasting for shippers and the port authority to plan the large. The Canadian Ice Service (CIS) currently provides these forecasts through analog methods. In order to improve such forecasting techniques, the CIS is embarking on creating statistical and spatial models by comparing historical sea-ice with global atmospheric and oceanographic patterns. These modeling efforts will provide a forecast for the entire Hudson’s Bay. This work will feature a suitability model with a spatial-temporal analysis that predicts the path through seasonal sea-ice. Once completed, a least cost path analysis shall be conducted using the suitability model to determine the best viable routes for ships to navigate to and from the port of Churchill. This paper will demonstrate a few concepts in sea-ice prediction with GIS and will introduce the fundamental components for a thorough analysis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,642 | 0,583 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».