An Autonomous Underwater Vehicle for the Study of Small Lakes
Notice bibliographique
Résumé
A small autonomous underwater vehicle (AUV) was designed and built to carry a wide variety of oceanographic sensors in the relatively benign lacustrine environment. PURLII navigates along preprogrammed paths for up to 3 h using compass, depth, and acoustic altimeter information. A standard, off-the-shelf, self-recording CTD with pump was integrated into PURLII such that vehicle effects on data quality were minimized. An upper bound on temperature data resolution along the vehicle track was estimated to be 10 cm in the vertical and 35 cm in the horizontal. Five missions were conducted over the course of three days in a small lake approaching autumnal turnover. The goal was to obtain several “snapshots” of the temperature structure within the thermocline before and after a wind event. Each mission consisted of the AUV recording CTD data while moving up and down in a vertical sawtooth pattern and following a constant heading. At the end of an allotted period, PURLII would surface, turn through 180°, and repeat the sawtooth pattern while following a return heading to the start point. PURLII was able to complete 27 up and down profiles between 10 and 20 m over 1 km in 50 min. This provided enough temperature data to produce a vertical two-dimensional cross section of the temperature field, 1 km long and 10 m high. Temperature data measured with the AUV-mounted CTD compared favorably with that measured by conventional moored thermistor chains.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».