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Enregistrement W2002371840 · doi:10.1175/jtech1936.1

Nonintrusive Measurement of Ocean Waves: Lidar Wave Gauge

2006· article· en· W2002371840 sur OpenAlexaff
Jennifer L. Irish, Jennifer M. Wozencraft, Alexander Cunningham, Claudine Giroud

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingEnvironmental scienceElevation (ballistics)Gauge (firearms)Ground truthMeteorologyHydrology (agriculture)GeologyEngineeringGeotechnical engineeringPhysicsGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In December 1999, a nonintrusive directional lidar wave gauge (LWG) was field tested at the Field Research Facility (FRF) in North Carolina. The LWG uses proven lidar technology to directly measure water surface elevation from above the water’s surface. Therefore, unlike bottom-mounted gauges, the surface elevation measurement from the LWG is independent of other hydrodynamic processes. The LWG prototype consists of four rangefinders, where each collects water surface elevation time series at a rate of 10 Hz. During the field test, ground truth data were collected concurrently with the LWG data using a biaxial current and pressure meter mounted directly beneath the LWG. Additional ground truth data were available from the existing FRF wave-gauging infrastructure. This paper describes principles of LWG operation and field experiment setup, LWG environmental and technical constraints, and LWG performance in measuring spectral wave parameters.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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