Shallow-water reverberation highlights and bottom parameter extractions from the STRATAFORM
Notice bibliographique
Résumé
Together with SACLANTCEN, the authors recently participated in the Boundary Characterization Experiment to measure shallow-water bottom reverberation in the STRATAFORM off New Jersey. SUS charges were used as monostatic sources. The receivers were horizontal arrays. Data were analyzed in bands from 160–1500 Hz. The STRATAFORM is known to have benign surface morphology but contains many buried river channels. Highlights of the reverberant returns are discussed that include returns from over the shelf break. Some comparisons in reverberation characteristics between SUS and coherent pulses are noted. Another objective of these reverberation experiments was to quickly invert for bottom scattering and bottom loss parameters. An automated geo-acoustic parameter extraction method was used together with the Generic Sonar Model and a Jackson-Mourad model for scattering. After automatically adjusting bottom loss and scattering strength, good agreement is achieved between the diffuse reverberation data and model predictions in relatively flat areas. Model/data differences are generally correlated with bottom scattering features. Since reverberation typically lasts 10–20 s or more, extracted parameters apply over wide areas. Local bottom loss and backscattering measurements were made by Holland in these areas. A comparison with Holland’s results is given. [Work supported by ONR Code 32, Grant No. N00014-97-1-1034.]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».