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Enregistrement W2781642923

Oceanographic mooring designs for challenging environments

2017· article· en· W2781642923 sur OpenAlexaffabout
Ben Garrett, Keath Borg, Todd Mudge, Jeremy Lawrence, James G. Bartlett

Notice bibliographique

RevueOCEANS 2017 – Anchorage · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensASL Environmental Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMooringInletOceanographyMarine engineeringArcticBathymetryDrifterEnvironmental scienceGeologyMeteorologyGeographyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic and subarctic conditions represent some of the most challenging environments to make long-term in situ oceanographic measurements. These areas bring the normal challenges of deep water, turbidity, uncertain bottom types and, in areas such as Cook Inlet, some of the world's largest tidal height changes and tidal currents. This paired with the presence of sea ice, which can be up to tens of meters thick and can be present for most of the year, just ratchets up the difficulties. Add in weather, ice and the lack of vessels, which often limits field time to a short window in the summer, requires equipment to work without servicing for one or more years, just spicing it up some more. This has been the crucible within which numerous mooring designs have been developed, tweaked and eventually deployed in less challenging southern latitudes. ASL has been designing and deploying mooring arrays for the waters around Alaska and around the Arctic since 1977. These have included a recent three-year mooring program of up to 11 bottom and taut-line moorings for currents, ice and water quality measurements in the fast flowing and turbid, northern reaches of Cook Inlet. One acoustic release was temporarily lost during the first deployment, but was found with the much-appreciated assistance of a local beachcomber. With modifications of the mooring designs and some analysis of NOAA bathymetry data to allow for the careful selection of mooring locations, all subsequent deployments had 100% instrument recovery rates and all without further beachcomber assistance. The Chukchi and Beaufort Seas proved less challenging for currents, but with ice keels of over 30 m draft and the odd ice island, special care had to be taken to ensure a 100% mooring recovery rate for the up to 23 moorings deployed starting in 2005 and ending in 2016. While most of the Chukchi and Beaufort deployments were at relatively safe depths of around 40 m, we tried our luck for a year with a couple of moorings at a depth of 25 m, within sight of land. In 2008, ASL designed its deepest deployed moorings at the time. With deployments in water depths up to 1000 m, the multiinstrument taut-line moorings were required to provide a relatively stable platform for an Ice Profiling Sonar only 60 m beneath the surface. After years of successful deployments in the Canadian Beaufort Sea, the mooring design was modified to accept multiple Acoustic Zooplankton and Fish Profilers for the Alaskan Beaufort Sea. These tried and tested, long-term mooring designs have made their way to more southern climates. With ultra-deep deployments of 6 to 12 months at 31 N, the experience of designing and improving deep water Arctic moorings proved invaluable, particularly in keeping wave profilers within 70 m of the surface on taut-line moorings of over 1500 m. A short taut-line mooring design that survived multiple deployments in Cook Inlet has now made it to 49 N where it is monitoring for turbidity flows near Vancouver — at least, we are hoping it still is.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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