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Enregistrement W2042459864 · doi:10.1121/1.4786431

Estimation of bolide energy using observed infrasound signals

2005· article· en· W2042459864 sur OpenAlexaff
W. N. Edwards, Peter Brown, Douglas O. ReVelle

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEarthquake Detection and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltitude (triangle)AmplitudePopulationExplosive materialStratosphereRange (aeronautics)Environmental scienceInfrasoundMagnitude (astronomy)Atmospheric sciencesGeologyPhysicsMeteorologyAstrophysicsGeographyOpticsMaterials scienceMathematicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acoustic amplitude-yield relationships including formal errors for a population of large and well-observed (greater than 0.05 kton) bolide events have been investigated. Using various signal measurements as a function of range, these data have been calibrated against optical yield estimates from satellite measurements. A correction for the presence of stratospheric winds has also been applied to the observations and is found to greatly improve the relationship correlation, remaining scatter may be due to variations amongst the fireball population such as differing burst altitudes, greater or lesser amounts of fragmentation or the variability in the magnitude of stratospheric winds, which can during certain times of the year be comparable to or exceed the strength of the winds themselves. Comparison to point source, ground-level nuclear and high explosive airwave data with similar yields shows that observed bolide infrasound is consistently lower in amplitude. This downward shift relative to nuclear and HE data is interpreted as due in part to increased weak nonlinearity during signal propagation from higher altitudes. This is a likely explanation, since mean estimates of the altitude of maximum energy deposition along the bolide trajectory was found to be between 20–30 km altitude for this fireball population.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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