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J-GLOBAL ID：202102257395146930   整理番号：21A1145314

違法漁業における輸送解析のための静的および動的ソーシャルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Static and Dynamic Social Network Models for the Analysis of Transshipment in Illegal Fishing

著者 (2件)： Stamato Stefano (Thompson Rivers University,Department of Computing Sciences,Kamloops,BC) ,  Park Andrew J. (Thompson Rivers University,Department of Computing Sciences,Kamloops,BC)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Big Data  ページ： 2563-2568  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 藻類漁業は,多くの方法で社会に影響する地球規模の問題である:芸術家の持続可能性と,魚類資源の系統的過剰利用を通して,繊細な海洋生態系のバランスを乱すために,自給漁業コミュニティの持続可能性に影響を与える。グローバルレベルでは,成功する犯罪機関は,その活動を隠すことが,その活動が,主に,海運(海における輸送容器への漁獲をオフロードする)の実践に起因しており,不法に捕獲された魚の起源を非常に困難にしている。自動同定システム(AIS)からデータを利用するために大規模な研究が行われて,不法に船舶漁業を同定するが,現在の方法は血管間の相互作用をしばしば見落とし,不法な漁業の大域的範囲に影響するとは示されていない。本論文では,ノードが血管を表現し,エッジがそれらの間の変換の遭遇を表現するソーシャルネットワークグラフとして,変換遭遇をモデリングした。輸送網の静的解析を行って,輸送を通して不法な漁業を可能にする主要な血管を同定した。次に,動的可視化ツールを実装して,時間にわたる変換ネットワークの形成と進化に関するコンテキストを提供した。ネットワークの動的解析に基づいて,海産物をオフロードするのに,輸送が遭遇する異なる方法について洞察を得た。犯罪サブネットワークの動的解析を行い,ネットワークモデリングが不法な漁業に対する戦闘における大域的アプローチを可能にするためにどのように使用できるかを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *ネットワーク ,  血管 ,  運搬容器 ,  海上輸送 ,  船舶 ,  海洋 ,  輸送網 ,  漁業 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  動的解析 ,  IDシステム
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  海洋生態系 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 漁業 ,  輸送 ,  解析 ,  ソーシャルネットワーク ,  モデル