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Enregistrement W2770049279 · doi:10.1121/1.5014076

Three-dimensional noise modeling

2017· article· en· W2770049279 sur OpenAlexaff
David R. Barclay, Ying-Tsong Lin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyCanyonBathymetryAmbient noise levelAcousticsNoise (video)PhysicsOpticsGeodesyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ambient sound field due to wind generated surface noise and distant ship generated noise may be highly axially non-symmetric in regions with rapidly changing bathymetry. Some of this asymmetry is due to bathymetric shadowing, while in other cases horizontal refraction contributes significantly. These propagation effects can alter the omnidirectional power spectral levels, as well as the horizontal and vertical noise coherence (directionality). The special case of an idealized Gaussian submarine canyon can be described using the method of normal mode decomposition applied to a three-dimensional longitudinally invariant wave-guide. The modal decomposition is carried out in the vertical and across-canyon horizontal directions and gives a semi-analytical solution describing the three-dimensional bathymetric effects on the noise field. Reciprocal three-dimensional cylindrical co-ordinates parabolic equation (PE) and Nx2D PE sound propagation models can be used to compute the noise field in arbitrary domains. Inter-comparison of these models highlights the effect of the three-dimensional topography on the vertical coherence and mean-noise level as a function of arrival direction relative to the canyon’s axis. These effects include the focusing of noise along the canyon axis and the frequency perturbation of vertical coherence minima. [Research supported 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 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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