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Enregistrement W1598312073 · doi:10.2172/816413

Hydroacoustic Studies Using HydroCAM - Station-centric Integration of Models and Observations Quarterly Report No.4 July 2003 - September 2003

2003· report· en· W1598312073 sur OpenAlexaboutno aff
Misiani Zachary, J. Jay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)OceanographyMeteorologyGeographyGeologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OAK B272 Quarterly technical report summarizing BBN's efforts to improve DOE's hydroacoustic modeling and analysis capability for nuclear explosion monitoring. BBN's work during the third quarter of 2003 was focused on preparations for and participation in the 2003 Seismic Research Review Meeting, unit testing and bug fixes to HydroCAM 4.1, data collection and analysis, and procuring high-resolution bathymetric data. In an attempt to save money, BBN scaled back its labor in the third quarter, delaying some deliverables but saving contract funding in case our next increment is delayed. We have succeeded in finding the correct Naval contact that can help us procure high-resolution bathymetry data. Although these data may require the release of a classified version of HydroCAM, we are optimistic that we will be able to acquire and integrate high-resolution bathymetric data near the Indian Ocean IMS stations. HydroCAM 4.1, which includes the ability to make blockage predictions using varying resolution bathymetric data, has completed unit testing and is now under integration (release) testing. We hope to deliver that functionality to DOE and AFTAC in November. BBN improved its database of hydroacoustic events in the Indian Ocean by including meta-data for associated arrivals. For each earthquake event, BBN is now picking the direct arrival at each station (Diego Garcia North and South, and Cape Leeuwin) and associating that arrival with the origin information that we are compiling. The data for 2001, 2002 and 2003 (to date) will be delivered to LLNL for integration into the Knowledge Base during the fourth quarter of 2003.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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