Geoacoustic inference and the search for ground truth
Notice bibliographique
Résumé
A variety of commercial, military, and scientific applications require knowledge of seabed properties. In the ocean acoustics community, the properties typically of interest are sound speed, density, and attenuation and sometimes shear speed and attenuation. Numerous approaches have been developed to estimate these by geoacoustic inference, i.e., by measuring a quantity (e.g., reflection coefficient, transmission loss, or pressure across a hydrophone array) and estimating the seabed properties from the data. Inference requires a large number of assumptions on the depth, range, and frequency dependencies of ocean and seabed properties. These assumptions are widely, and often necessarily, made with minimal supporting information. In cases where the actual physical seabed properties are of interest there is an important requirement to validate the result. Measurements on sediment cores are widely called “ground truth.“ However, these data frequently contain bias errors and exhibit rather large uncertainties, sometimes larger than those from geoacoustic inference. Here, difficulties and opportunities associated with collecting, conducting, and interpreting measurements on cores are discussed. Cores can be a useful independent measurement of sediment properties, but should not be termed as “ground truth.“ [Work supported by the Office of Naval Research and the Centre for Maritime Research and Experimentation.]
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 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 | 0,010 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».