Anomalous signal loss in the Yellow Sea, revisited: Coupling the acoustics with model-generated oceanographic realizations
Notice bibliographique
Résumé
In a seminal paper, Zhou et al. [J. Acoust. Soc. Am. 90, 2042–2054 (1991)] introduced the concept of large anomalous signal loss due to a resonance effect caused by solitons (internal waves traveling along the thermocline). They assumed that solitons were present and produced a remarkable comparison between acoustic model predictions and their acoustic measurements taken over a four-year period. They did not take sufficient oceanographic measurements to confirm the existence of solitons. Numerous investigators have tried to duplicate their pioneering work in similar shallow-water environments with solitons present. Signal reduction, mode conversions, and resonance-like effects have been observed, but signal loss of the magnitude measured by Zhou et al. have not been observed. We have used a primitive equation soliton model and the tidal flow near the Shandong peninsula to generate soliton simulations that flow into the Yellow Sea near the region where Zhou et al. made their acoustic measurements. We are performing analysis similar to that of Zhou et al. on these soliton realizations to determine if large signal losses can occur. Results from this investigation will be presented and discussed. [Work supported by ONR/NRL and by a High Performance Computing DoD grant.]
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».