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Enregistrement W2057378164 · doi:10.1121/1.4765300

<i>In situ</i> sediment dispersion estimates in the presence of discrete layers and gradients

2013· article· en· W2057378164 sur OpenAlexaff
Charles W. Holland, Jan Dettmer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationBiot numberDispersion (optics)SedimentGeologyFrequency dependenceShearing (physics)MechanicsPermeability (electromagnetism)Range (aeronautics)Soil scienceMaterials sciencePhysicsGeotechnical engineeringGeomorphologyOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the difficulties in validating sediment models has been the lack of reliable low frequency dispersion measurements. A reflection method is presented that yields in situ dispersion without sediment disturbance over a broad range of frequencies and can explicitly disentangle frequency-dependent effects of vertical structure, e.g., layers and gradients. Measurements on the outer shelf from 300 to 3000 Hz show that dispersion is a strong function of depth in the sediment column. The depth and frequency-dependent results generally agree well with independent measurements on core data. Cohesive sediments in the upper few meters exhibit a nearly frequency-independent sound speed and a nearly linear frequency dependence of attenuation. In the lower part of the sediment column the sediments are more granular: the lowest layer exhibits an attenuation with a peak frequency at 1100 Hz, where its dependence below and above trends to f(2) and f(1/2), respectively. While Biot theory predicts this dependence, its underlying physical explanation, fluid flow through interstitial pores, does not seem plausible for this sediment due to the unreasonable permeability value required. Viscous grain shearing theory also predicts this dependence, but it is not known whether the parameter values are reasonable.

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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,320

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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