Geophysical and Planetary Acoustics Via Balloon Borne Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Balloon-borne infrasound research began again in 2014 with a small payload launched as part of the High Altitude Student Platform (HASP; Bowman and Lees(2015)). A larger payload was deployed through the same program in 2015. These proof of concept experiments demonstrated that balloon-borne microbarometers can capture the ocean microbarom (a pervasive infrasound signal generated by ocean waves) even when nearby ground sensors are not able to resolve them (Bowman and Lees, 2017). The following year saw infrasound sensors as secondary payloads on the 2016 Ultra Long Duration Balloon flight from Wanaka, New Zealand (Bowman and Lees, 2018; Lamb et al., 2018) and the WASP 2016 balloon flight from Ft. Sumner, New Mexico (Young et al., 2018). Another payload was included on the HASP 2016 flight as well. In 2017, the Heliotrope project included a four element microbarometer network drifting at altitudes of 20-24 km on solar hot air balloons (Bowman and Albert, 2018). At the time of this writing the Trans-Atlantic Infrasound Payload (TAIP, operated by Sandia National Laboratories) and the Payload for Infrasound Measurement in the Arctic (PIMA, operated by Jet Propulsion Laboratory) are preparing to fly from Sweden to Canada aboard the PMC-Turbo balloon. The purpose of this experiment is to cross-calibrate several different infrasound sensing systems and test whether wind noise events occur in the stratosphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».