Identifying "Skylites" for AUV operations under pack ice: insights from ice-draft profiling by moored sonar
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen a remarkable evolution of sea-floor-based ice-draft profiling capabilities. Efforts have progressed from an original Beaufort Sea deployment of a single upward-looking acoustic echo sounder to the almost routine present-day positionings of special-purpose profiler units which operate in conjunction with adjacent current profiling and ice drift measurement instruments. These units allow detailed specification of draft statistics and high resolution mapping of moving ice undersurfaces for both on-board storage and, in real time, via cable and VHF connections. The data acquired have been employed for a wide variety of purposes including: monitoring the effects of climate change; characterization of pack ice properties relevant to offshore platform- and facility-design; studies of wave climates inside marginal ice zones; and provision of realtime assistance for navigation and ice management decision-making. Presently, special purpose ice profiling sonars are being incorporated into under-ice science-related missions using autonomous underwater vehicles (AUVs) and on manned submarines This presentation begins with a short outline of present profiling capabilities, identifying important characterizations of acoustic scattering by an ice undersurface and outlining the development of the high frequency sampling technique which is an essential element in providing the detail and accuracy required for most modern applications. Quantitative data are provided on key issues determining instrument performance and their implications for optimal use of similar instruments for identifying suitable "skylites" or patches of open water or thin ice suitable for bringing AUVs to the sea surface for recovery or to carry out operational tasks. Two fundamentally different identification approaches, based upon, respectively, echo amplitude and range measurements are discussed and related to typical AUV operating constraints and needs. It is concluded that neither approach will, in itself, meet user needs, necessitating future efforts toward development of a hybrid identification methodology in accord with suggested operating principles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».