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Enregistrement W1964032363 · doi:10.1121/1.2783123

Spatial field shifts in ocean acoustic environmental sensitivity analysis

2007· article· en· W1964032363 sur OpenAlexaff
Stan E. Dosso, Michael G. Morley, Peter M. Giles, Gary H. Brooke, Diana F. McCammon, Sean Pecknold, Paul C. Hines

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaGeneral Dynamics (Canada)University of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Offset (computer science)Field (mathematics)Perturbation (astronomy)AcousticsRange (aeronautics)PhysicsEnvironmental scienceStatistical physicsComputer scienceMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the effects of spatial field shifts in ocean acoustic environmental sensitivity analysis. Acoustic sensitivity studies are typically based on comparing acoustic fields computed for a reference environmental model and for a perturbed model in which one or more parameters have been changed. The perturbation to the acoustic field due to the perturbed environment generally includes a component representing a spatial shift of the field (i.e., local field structure remains coherent, but shifts in range and/or depth) and a component representing a change to the shifted field. Standard sensitivity measures based on acoustic perturbations at a fixed point can indicate high sensitivity in cases where the field structure changes very little, but is simply shifted by a small spatial offset; this can conflict with an intuitive understanding of sensitivity. This article defines and compares fixed-point and field-shift corrected sensitivity measures. The approaches are illustrated with examples of deterministic sensitivity (i.e., sensitivity to a specific environmental change) and stochastic sensitivity (sensitivity to environmental uncertainty) in range-independent and range-dependent environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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