A Normal Mode Reverberation and Target Echo Model to Interpret Towed Array Data in the Target and Reverberation Experiments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Reverberation measurements obtained with towed arrays are a valuable tool to extract information about the ocean environment. By superimposing a polar plot of reverberation beam time series on bathymetry maps, bottom features (often uncharted) can be located. As part of Rapid Environmental Assessment exercises, Preston and Ellis used directional reverberation measurements to extract environmental information using model-data comparisons. This early work used range-independent (flat bottom) ray-based models for the model-data comparisons, while current work includes range-dependent models based on adiabatic normal modes. Here, we discuss a range-dependent shallow-water reverberation model using adiabatic normal modes that has been developed to handle bottom scattering and clutter echoes in a range-dependent environment. Beam time series similar to those measured on a horizontal line array can be produced. Comparisons can then directly be made with data, features identified, and estimates of the scattering obtained. Of particular interest will be data obtained on the triplet line array during the 2013 Target and Reverberation EXperiments in the Gulf of Mexico off Panama City, FL, USA, where interesting effects in sea bottom sand dunes were observed. Particular attention has been paid to calibration to get estimates of scattering strengths. In addition to the reverberation, a preliminary investigation of the target echo is presented.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle