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Enregistrement W2769229394 · doi:10.1121/1.5014899

The 2016–2017 deep-water Canada Basin Acoustic Propagation Experiment (CANAPE): A preliminary report

2017· article· en· W2769229394 sur OpenAlexaboutno aff
Peter F. Worcester, Matthew A. Dzieciuch, John A. Colosi, Andrey Proshutinsky, Richard Krishfield, Jonathan D. Nash, John N. Kemp

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrophoneOceanographyGeologyArcticCanada BasinAmbient noise levelWaves and shallow waterEnvironmental scienceWater columnTransceiverSound (geography)Sea iceAcoustic Doppler current profilerCurrent (fluid)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Ocean is undergoing dramatic changes in both ice cover and ocean structure. The Canada Basin Acoustic Propagation Experiment (CANAPE), which includes both deep and shallow water components, was designed to understand the effects of changing Arctic conditions on low-frequency propagation and ambient noise. The deep-water component, which is reported on here, includes a yearlong experiment in the Canada Basin during 2016–2017, preceded by a short Pilot Study during July–August 2015. During 2016-2017, a Distributed Vertical Line Array (DVLA) receiver with 60 Hydrophone Modules was moored within a six-element acoustic transceiver array with a 150-km radius. Environmental measurements on the DVLA include 28 Sea-Bird MicroCATs and upward- and downward-looking Acoustic Doppler Current Profilers (ADCPs) located below the hydrophone array. The acoustic transceivers had sources at 175-m depth and 15 Hydrophone Modules located above the sources. Environmental measurements on the transceiver moorings include ice-profiling sonars, upward-looking ADCPs on the subsurface floats, and 10 temperature sensors located below the acoustic transceivers. The one-year deployment provides measurements at least partially in open water during summer, in the marginal ice zone (MIZ) as it transitions across the array during the spring and autumn, and under complete ice cover during winter.

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)0,002
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 enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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