uaconflict_equipmentloss
1.0.0
Ce dépôt récupère cette liste d'Oryxspioenkop (quotidiennement) pour documenter et visualiser les pertes d'équipement dans la guerre Russie-Ukraine.
Oryxspioenkop dit à propos de cet ensemble de données :
Cette liste ne comprend que les véhicules et équipements détruits pour lesquels des preuves photographiques ou vidéographiques sont disponibles. Par conséquent, la quantité d’équipement détruit est nettement plus élevée que celle enregistrée ici. Les armes légères, les munitions, les véhicules civils, les remorques et les équipements abandonnés (y compris les avions) ne sont pas inclus dans cette liste. Tous les efforts possibles ont été déployés pour discerner le statut de l'équipement entre capturé et abandonné. De nombreuses entrées répertoriées comme « abandonnées » finiront probablement par être capturées ou détruites. De même, certains équipements capturés pourraient être détruits s’ils ne peuvent être récupérés. Les ATGM et les MANPADS sont inclus dans la liste mais ne sont pas inclus dans le décompte final. Le drapeau soviétique est utilisé lorsque les équipements en question ont été produits avant 1991.
Remarque : étant donné que cela repose sur des données partagées publiquement, il peut également y avoir un biais dans lequel les pertes de l'Ukraine et de la Russie sont respectivement sous-estimées ou surestimées. S’il est vrai que la Russie perd beaucoup plus d’équipements que l’Ukraine, il serait peut-être erroné de le supposer sur la base de ces seules données.
L'ensemble de données principal est data/oryx_data.rds , mais il existe également .csv quotidiens dans le sous-dossier data/daily . Récupérez simplement les données du dernier jour disponible ou de tout autre horodatage que vous souhaitez analyser.
read_csv("data/daily/2022-03-26_oryx_data.csv")#> Lignes : 1798 Colonnes : 13#> ── Spécification des colonnes ───────────────────────────── ───────────────────────────#> Délimiteur : ","#> chr (6) : type_équipement, cntry_army, flag, system, status, image_link#> dbl (6) : total_equipment_type_oryx, total_system_oryx, total_destroyed_oryx...#> dttm (1) : timestamp#> #> ℹ Utilisez `spec()` pour récupérer la spécification complète de la colonne pour ces données.#> ℹ Spécifiez les types de colonnes ou définissez `show_col_types = FALSE` pour faire taire ce message.#> # A tibble : 1,798 × 13#> Equipment_type cntry_army flag system status image_link total_equipment…#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> < dbl>#> 1 Chars Russie https://… T-64BV destruct… https://i… 7#> 2 Chars Russie https://… T-64BV destruct… https://i… 7#> 3 Chars Russie https://… T-64BV destruct… https://i… 7#> 4 Chars Russie https:// … T-64BV destruct… https://i… 7#> 5 chars Russie https://… T-64BV dommage… https://i… 7#> 6 chars Russie https://… T-64BV captu… https://i… 7#> 7 Chars Russie https://… T-64BV captu… https://i… 7#> 8 Chars Russie https://… T-72A destr… https://i… 8#> 9 Chars Russie https://… T-72A destr… https://i… 8#> 10 Chars Russie https://… T-72A captu… https://i… 8#> # … avec 1 788 de plus lignes et 6 variables supplémentaires : total_system_oryx <dbl>,#> # total_destroyed_oryx <dbl>, total_abandoned_oryx <dbl>,#> # total_captured_oryx <dbl>, total_damaged_oryx <dbl>, timestamp <dttm>Les données pour les dates sont aimablement fournies par @Narretz (cliquez ici) qui exécute les images sources Oryx via OCR dans l'API Azure Vision. Puisqu'il peut y avoir des erreurs dans les rapports, je ne regroupe les données que par semaine (sans afficher les décomptes quotidiens, car cela pourrait être trompeur). Les graphiques excluent toujours la dernière semaine, car celle-ci n'est pas encore terminée et pourrait donner une impression biaisée.
