El Proyecto MOSES: Mejora Del Transporte Maritimo De Corta Distancia Con Technologias Automatizadas
Bibliographic record
Abstract
61º Congreso de Ingeniería Naval e Industria Marítima - Palma de Mallorca, 26-28 Octubre El proyecto MOSES (AutoMated Vessels and Supply Chain Optimisation for Sustainable Short SEa Shipping) pretende mejorar el componente de transporte marítimo de corta distancia (SSS) de la cadena de suministro europea. El proyecto MOSES tiene como objetivo crear servicios feeder para las rutas SSS, susceptibles de operar en puertos pequeños, y que favorezcan un 10% de cambio modal. MOSES propone una combinación de tecnologías automatizadas/autónomas y de optimización de oferta/demanda de carga, tales como el sistema AutoDock para buques portacontenedores en grandes terminales, que consiste en un enjambre de remolcadores autónomos, apoyado por la estación de control en tierra, y un sistema de amarre automatizado. Se espera reducir un 20 % los tiempos de carga de feeder mediante el uso Sistema Robótico de Manipulación de Contenedores con el que estará equipado el feeder. La optimización de la cadena de suministro, aplicada a través de la plataforma MOSES Matchmaking, tiene como objetivo aumentar el atractivo del SSS. El feeder se diseñará para una reducción neta de las emisiones de GEI de más del 90%. La solución MOSES espera conseguir una cadena de suministro de contenedores de la UE más sostenible desde el punto de vista medioambiental, de costes y social.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".