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Enregistrement W2097024039

Acoustic remote sensing of Arctic Sea Ice from long term soundscape measurements

2013· preprint· fr· W2097024039 sur OpenAlexaboutno aff
Bazile Kinda

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceArcticArctic ice packArctic geoengineeringArctic sea ice declineContext (archaeology)Environmental scienceClimatologyArctic ecologyOceanographySea ice concentrationGlobal warmingClimate changeMarine ecosystemDrift icePhysical geographyGeographyGeologySea ice thicknessEcosystemEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic sea ice melting, in the global warming context, has become a major scientific topic during the last 30 years. The Arctic Ocean plays a fundamental role in the global climate balance and requires a particular attention. The Arctic Regions are then monitored by satellite observations and in-situ measurements. The climatic impact of the total melting of the Arctic sea ice is not yet understood and researches are still needed for long term monitoring of Arctic Ocean, particularly the dynamics of the ice cover and its consequences on the ecosystems. The loss of Arctic sea ice will gradually accompanied by the installation of seasonal or perennial industrial activities. As consequences, it will result a modification in the underwater soundscapes in these regions devoid of anthropogenic sound sources. The present study, focused on the Canadian Arctic and subarctic seas natural soundscapes, falls within this context through two research axes. The first part of the present study concerns the direct consequences of the melting of sea ice on Polar Regions soundscapes. We then examined the background noise, its seasonal variations and its environmental drivers. A dedicated algorithm to estimate this ocean noise component has been developed for this purpose, in order to constitute time series from long term acoustic measurements. Through statistical analysis, we determined that the environmental variables responsible for generating the background noise depends upon the state of the ocean surface and that during the winter period, the background noise is controlled by the same environmental variables driving the large-scale Arctic Ocean circulation. The second part of our work is to evaluate the potential of passive acoustics as a complementary means of monitoring the spatial and temporal dynamics of Arctic sea ice. To do this, we identified acoustic events related to the physical phenomena under the ice cover to improve our understanding of their generating mechanisms. We were able to bind various acoustic transients to some deformation processes of the moving ice cover.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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