A unified data platform for maritime analytics and predictive modeling in Arctic operations
Notice bibliographique
Résumé
As the shipping industry embraces digitalization, marine operations generate vast and diverse data streams, offering significant opportunities for advanced analytics. This work presents an advanced software platform powered by a high-performance Online Analytical Processing (OLAP) database, centralizing data from multiple Canadian Coast Guard (CCG) vessels, including the Larsen, Laurier, Cygnus, Tully, and Tanu. The system integrates operational data (e.g., fuel consumption, navigation) and environmental datasets (e.g., ERA5 weather, ocean currents, ice charts) while harmonizing sensor nomenclature for consistency. For example, vessel-specific labels such as "ENG_RPM" and "ENGINE_SPEED" are standardized to a unified "Engine RPM" field using a middle vocabulary layer between database and, enabling consistent cross-vessel comparisons. The platform's visualization tool enables quality assurance (QA), exploratory data analysis (EDA), and comparative analysis across vessels using scatter plots, trajectory maps, and fuel consumption summaries. Its emissions module provides detailed hourly and trip-based emissions calculations, supporting regulatory compliance and environmental assessments. Benchmarking features include univariate and bivariate plots, time series boxplots, and heatmaps for cross-vessel comparisons under varying conditions. A key innovation is its accessible machine learning (ML) tool, allowing non-expert users to train predictive models on custom time intervals for forecasting metrics like fuel consumption, speed, and emissions. A dedicated ML Model Explainer dashboard enhances interpretability with regression statistics, feature importance rankings, and dependency charts. Additionally, the platform supports strategic planning through historical route mapping and predictive analytics, enabling users to test models under Arctic conditions. By integrating visualization, benchmarking, and ML-driven forecasting, this platform enhances maritime decision-making, optimizing operational efficiency and environmental sustainability across challenging marine environments.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».