Resolving size distributions of bubbles with radii less than 30 <i>μ</i>m with optical and acoustical methods
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have investigated bubble size distributions in the ocean, but the measured size range does not normally extend to bubbles with a radius below 20 μ m. Bubbles smaller than this are thought to have a significant effect on the optical properties of the ocean, potentially affecting remotely sensed measurements of ocean color and the optical detection of particulates and dissolved matter. Such optical data are becoming the major source of oceanic information about algal blooms, primary productivity, sediment loading and the spread of pollutants. The challenges associated with measuring these bubbles are difficulty of calibrating sensors with independent bubble size measurements and lack of knowledge about the organic coating on the bubbles. This paper describes simultaneous oceanic measurements of these small bubbles using independent optical and acoustical techniques. These measurements agree well, and an investigation of the bubble coating parameters was made. Both the optical and acoustical properties of bubbles are affected by this organic coating, and a comparison of these measurements narrows down the choice of possible coating parameters. Our results suggest that the bubbles measured in this study were likely to have a coating with a thickness of 10 nm and a refractive index of 1.18, and that the coating thickness is the more important parameter for optical inversions. The research described here is the first attempt to constrain these parameters in the ocean using two independent techniques and suggests that further studies of this type could result in significant insight into oceanic bubble coatings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».