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Enregistrement W2524291287 · doi:10.1121/1.4962557

Analysis and modeling of 255 source levels of merchant ships from an acoustic observatory along St. Lawrence Seaway

2016· article· en· W2524291287 sur OpenAlexafffundabout
Yvan Simard, Nathalie Le Roy, Cédric Gervaise, Samuel Giard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésObservatoryOceanographyMarine engineeringGeologyEnvironmental scienceEngineeringAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ensemble of 255 spectral source levels (SSLs) of merchant ships were measured with an opportunistic seaway acoustic observatory adhering to the American National Standards Institute/Acoustical Society of America S12.64-2009 standard as much as possible, and deployed in the 350-m deep lower St. Lawrence Seaway in eastern Canada. The estimated SSLs were sensitive to the transmission loss model. The best transmission loss model at the three measuring depths was an empirical in situ function for ranges larger than 300 m, fused with estimates from a wavenumber integration propagation model fed with inverted local geoacoustic properties for [300 to 1 m] ranges. Resulting SSLs still showed a high variability. Uni- and multi-variate analyses showed weak intermingled relations with ship type, length, breadth, draught, speed, age, and other variables. Cluster analyses distinguished six different SSL patterns, which did not correspond to distinctive physical characteristics of the ships. The broadband [20-500 Hz] source levels varied by 30 dB or more within all four 50-m length categories. Common SSL models based on frequency, length and speed failed to unbiasly replicate the observations. This article presents unbiased SSL models that explain 75%-88% of the variance using frequency, ship speed, and three other automatic identification system ship characteristics.

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)0,000
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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations76
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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