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Enregistrement W2180227341 · doi:10.1121/1.4934079

Acoustic propagation in the Strait of Georgia

2015· article· en· W2180227341 sur OpenAlexaffabout
Nicos Pelavas, Sean Pecknold, Matthew Coffin, Kevin Dunphy, Dugald Thomson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDepartment of National DefenceGeoSpectrum Technologies (Canada)Defence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenusUnderwaterSonarMarine engineeringObservatoryEnvironmental scienceTransmission lossData collectionUnderwater acousticsMeteorologyComputer scienceOceanographyAcousticsRemote sensingGeologyTelecommunicationsEngineeringGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a proliferation of Ocean Observing Systems (OOS) along with a wide distribution of their associated data products. The collected data support scientific research, industry, and government organizations by providing long term measurements of biological, chemical, and physical properties of the ocean environment. However, the collection and distribution of underwater acoustic data poses a potential security risk for naval vessels operating in the vicinity of OOS. The Canadian Forces Maritime Experimental and Test Ranges (CFMETR) provide an underwater tracking facility for naval tests, and are approximately 50 km from hydrophones of the Victoria Experimental Network Under the Sea (VENUS) observatory. Under an existing CFMETR-VENUS agreement, data are diverted during certain naval tests. In order to minimize the frequency of these data diversions, a study is being conducted to investigate acoustic propagation in the Strait of Georgia. The results of acoustic modeling and measurement of transmission loss from CFMETR to VENUS will be presented. A software application called CAVEAT is also presented. The application was developed to integrate the transmission loss results along with other sonar parameters to enable operators at CFMETR to determine the risk of acoustic exposure.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,421

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,268
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 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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