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Enregistrement W2768375454 · doi:10.1121/1.5014900

Acoustic propagation from the Canadian Basin to the Chukchi Shelf

2017· article· en· W2768375454 sur OpenAlexaffabout
Megan S. Ballard, Jason D. Sagers, Ying-Tsong Lin, Mohsen Badiey, Peter F. Worcester, Sean Pecknold

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanada BasinGeologyBeaufort seaContinental shelfArcticOceanographyStructural basinBeaufort scaleThe arcticSound (geography)ClimatologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pacific Arctic Region, encompassing the Bering, Chukchi, Western Beaufort, and Eastern Siberian shelves and seas, has experienced decadal changes in atmospheric conditions, seasonal sea-ice coverage, and seawater temperature. In the summer of 2016, the Canada Basin Acoustic Propagation Experiment (CANAPE) was conducted to understand the changing soundscape and to explore the use of acoustic signals as a remote sensing tool in the modern Arctic. During the experiment, low-frequency signals from five tomographic sources located in the Canada Basin were recorded by a short vertical line array of hydrophones deployed from a research vessel. The recordings were made at seven stations located in the Canada Basin, on the continental rise, and on the Chukchi Shelf. The propagation distances ranged from 50 km to 500 km, and the propagation conditions changed from ducted by the Beaufort Lens in the basin to upward refracting on the continental shelf. Multiple measurements of the sound speed profile were acquired at each station to characterize the temporal and spatial variability of the sound speed field. This talk examines the range-dependent measurements and explains the observed variability in the received signals through propagation modeling. [Work sponsored by ONR.]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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