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Enregistrement W2021438816 · doi:10.1121/1.4779014

NOAA efforts in monitoring of low-frequency sound in the global ocean

2002· article· en· W2021438816 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher G. Fox, Robert P. Dziak, Haruyoshi Matsumoto

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarine pipelineOceanographySeamountNavySound (geography)GeologyInduced seismicityRange (aeronautics)HydrophoneSeismologyEnvironmental scienceGeographyArchaeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since August 1991, NOAA/PMEL has collected continuous recordings from the U.S. Navy SOSUS arrays in the North Pacific. In May 1996, this effort was expanded through the use of PMEL-developed autonomous hydrophones deployed in the eastern equatorial Pacific, and later to the central North Atlantic between 15N and 35N (March 1999), the Gulf of Alaska (October 1999), and the North Atlantic between 40N and 50N (June 2002). Natural seismicity in the Pacific produces nearly 10 000 events per year with source levels exceeding 200 dB (re: 1 micro-Pa @ 1 m), with about 3500 events per year exceeding this level in the North Atlantic. Significant contributions from manmade sources are present throughout the data but have not been quantified. Recordings from North Atlantic arrays are dominated by noise from seismic airgun profilers working offshore Canada, Brazil, and west Africa. In September 2001, a cabled vertical hydrophone array was installed at Pioneer Seamount, offshore central California, which will provide continuous, unclassified acoustic data (in the range of 1–450 Hz) to the research community in real time. Future plans call for the expansion of the NOAA monitoring effort to other opportunities worldwide and making the raw data available to the community via the Internet.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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