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Enregistrement W2894143788 · doi:10.1175/jtech-d-17-0180.1

The Wire Flyer Towed Profiling System

2018· article· en· W2894143788 sur OpenAlexaff
Chris Roman, David Ullman, Dave Hebert, Stephen Licht

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesDivision of Ocean Sciences
Mots-clésProfiling (computer programming)Remote sensingMarine engineeringGeologyEnvironmental sciencePropulsionOn boardSampling (signal processing)Computer scienceAerospace engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Wire Flyer towed vehicle is a new platform able to collect high-resolution water column sections. The vehicle is motivated by a desire to effectively capture spatial structures at the submesoscale. The vehicle fills a niche that is not achieved by other existing towed and repeat profiling systems. The Wire Flyer profiles up and down along a ship-towed cable autonomously using controllable wings for propulsion. At ship speeds between 2 and 5 kt (1.02–2.55 m s−1), the vehicle is able to profile over prescribed depth bands down to 1000 m. The vehicle carries sensors for conductivity, temperature, depth, oxygen, turbidity, chlorophyll, pH, and oxidation reduction potential. During normal operations the vehicle is typically commanded to cover vertical regions between 300 and 400 m in height with profiles that repeat at kilometer spacing. The vertical profiling speed can be user specified up to 150 m min−1. The high-density sampling capability at depths below the upper few hundred meters makes the vehicle distinct from other systems. During operations an acoustic modem is used to communicate with the vehicle to provide status information, data samples, and the ability to modify the sampling pattern. This paper provides an overview of the vehicle system, describes its operation, and presents results from several cruises.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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