Etude, conception et réalisation d’une maquette d’un système de sécurité des avions de lignes
Bibliographic record
Abstract
Le domaine de l'aviation est l'un des domaines les plus importants à l'heure actuelle, car le nombre de vols dans le monde atteint quotidiennement 202 000 vols, et malgré les mesures de sécurité existantes, il n'y a pas de système 100% exempt d'erreurs, ce qui signifie que les accidents arrivent. En l’an ,2020l y a eu 40 accidents d'avions commerciaux .C'est pourquoi nous avons introduit ce système qui permet de secourir les passagers en cas de crash d'avion en détachant la partie passager de l'avion et en la poussant vers le haut. Après l'étude que nous avons menée à l'aéroport de Chlef et à l'aéroport de Tlemcen, nous avons conclu que l'avion 737-800 devait être divisé en quatre parties, et chaque partie a besoin de quatre parachutes pour atterrir et de deux airbags en bas de la partie passager pour absorber le choc. Il y a aussi un bateau au bord de partie passagers pour la flottabilité s'il tombe sur un plan d'eau. Puisque les avions en Algérie de ce type contiennent un maximum de 161 places, il y aura 40 personnes dans chaque partie. Parmi les fonctions que contient le système se trouve le GPS afin de connaître l'emplacement des passagers. Seul le pilote est capable d'activer le système de protection.Ce système peut être appliqué à divers types d'aéronefs commerciaux qui contiennent un seul étage
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 | 0.010 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".