Discrimination between discrete and continuum scattering from the sub-seafloor
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that seabed scattering is often dominated by heterogeneities within the sediment volume as opposed to seafloor roughness. From a theoretical viewpoint, sediment volume heterogeneities can be described either by a fluctuation continuum or by discrete particles. In at-sea experiments, heterogeneity characteristics generally are not known a priori. Thus, an uninformed model selection is generally made, i.e., the researcher must arbitrarily select either a discrete or continuum model. It is shown here that it is possible to (acoustically) discriminate between continuum and discrete heterogeneities in some instances. For example, when the spectral exponent γ3>4, the volume scattering cannot be described by discrete particles. Conversely, when γ3≤2, the heterogeneities likely arise from discrete particles. Furthermore, in the range 2<γ3≤4 it is sometimes possible to discriminate via physical bounds on the parameter values. The ability to so discriminate is important, because there are few tools for measuring small scale, O(10(-2) to 10(1)) m, sediment heterogeneities over large areas. Therefore, discriminating discrete vs continuum heterogeneities via acoustic remote sensing may lead to improved observations and concomitant increased understanding of the marine benthic environment.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».