Arctic underwater noise transients from sea ice deformation: Characteristics, annual time series, and forcing in Beaufort Sea
Notice bibliographique
Résumé
A 13-month time series of Arctic Ocean noise from the marginal ice zone of the Eastern Beaufort Sea is analyzed to detect under-ice acoustic transients isolated from ambient noise with a dedicated algorithm. Noise transients due to ice cracking, fracturing, shearing, and ridging are sorted out into three categories: broadband impulses, frequency modulated (FM) tones, and high-frequency broadband noise. Their temporal and acoustic characteristics over the 8-month ice covered period, from November 2005 to mid-June 2006, are presented and their generation mechanisms are discussed. Correlations analyses showed that the occurrence of these ice transients responded to large-scale ice motion and deformation rates forced by meteorological events, often leading to opening of large-scale leads at main discontinuities in the ice cover. Such a sequence, resulting in the opening of a large lead, hundreds by tens of kilometers in size, along the margin of landfast ice and multiyear ice plume in the Beaufort-Chukchi seas is detailed. These ice transients largely contribute to the soundscape properties of the Arctic Ocean, for both its ambient and total noise components. Some FM tonal transients can be confounded with marine mammal songs, especially when they are repeated, with periods similar to wind generated waves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».