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Enregistrement W2077043889 · doi:10.1121/1.428480

Hybrid geoacoustic inversion of broadband Mediterranean Sea data

2000· article· en· W2077043889 sur OpenAlexafffund
Mark R. Fallat, Peter L. Nielsen, Stan E. Dosso

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBathymetryGeologySeabedInversion (geology)Speed of soundBroadbandAcousticsHydrophoneSedimentSeismologyGeodesyGeomorphologyOceanographyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes an acoustic experiment (PROSIM'97) carried out to investigate inversion for seabed properties at a site off the west coast of Italy where previous acoustic and geophysical studies have been performed. Acoustic fields were measured at a vertical hydrophone array due to a swept-frequency source towed over weakly range-dependent bathymetry. Based on the known geology, the seabed is modeled as a sediment layer overlying a semi-infinite basement with unknown model parameters consisting of the sediment thickness, sediment and basement sound speeds, source range and depth, water depth at the source and array, and array tilt. A hybrid inversion algorithm is applied to determine the model values that minimize the mismatch with the measured acoustic fields. Multiple data sets are analyzed to examine the consistency of the inversion results. It is found that the low sound speed of the sediment layer, together with a large uncertainty in bathymetry, leads to strong correlations between the water depths and sediment thickness. This precludes reliable estimation of these parameters individually; however, the total depth to the basement can be estimated reliably. In addition, the basement speed and geometric parameters are estimated consistently, and all parameters compare favorably with the geophysical ground-truth information and with previous inversion results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations35
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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