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Enregistrement W2070534777 · doi:10.1121/1.4780205

Source depth and array tilt effects on seabed inversion of ambient noise

2003· article· en· W2070534777 sur OpenAlexaff
Francine Desharnais, David J. Thomson, Chris A. Gillard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabedAmbient noise levelDirectivityAcousticsCoherence (philosophical gambling strategy)Inversion (geology)GeologyEnergy fluxNoise (video)DipolePhysicsComputer scienceSeismologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ambient noise coherence between two vertically separated sensors in shallow water relates to the directionality of the noise field and is sensitive to the reflective properties of the surficial sediments. In earlier work, an energy-flux model was developed to calculate the noise coherence over a multilayered seabed; in this model the surface sources were assigned a frequency-independent dipole directivity pattern. The model was subsequently combined with a hybrid nonlinear inversion procedure to effectively search the space of geoacoustic properties that parametrize a multilayered seabed. In order to benchmark the energy-flux model against a wave-theoretical formulation, the issue of the unknown but finite source depth of the noise sources must be addressed. These near-surface sources result in a frequency-dependent beam pattern that is not dipolar above a few hundred hertz [M. J. Buckingham and N. M. Carbone, J. Acoust. Soc. Am. 102, 2637–2644 (1997)]. In this paper, we extend the energy-flux model to include the effect of finite source depth as well as sensor tilt on the observed directivity of the ambient noise field. These extra degrees of freedom are added to the search space of the inversion procedure and their influence on estimating seabed properties from noise coherence data is investigated.

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 enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,244

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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