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Enregistrement W2896735261 · doi:10.1121/1.5067430

Measured acoustic intensity fluctuations on the Chukchi continental shelf during Canada Basin Acoustic Propagation Experiment 2017

2018· article· en· W2896735261 sur OpenAlexaffabout
Mohsen Badiey, Justin Eickmeier, Lin Wan, Ying-Tsong Lin, Altan Turgut, Sean Pecknold, Megan S. Ballard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyOceanographyWater columnContinental shelfWaves and shallow waterDeep waterSubmarine pipelineStructural basinDrop (telecommunication)Geomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main objectives of the Shallow Water (SW) CANAPE experiment was to gain a thorough understanding of a yearlong propagation of broadband signals from deep to shallow water with simultaneous oceanographic and acoustic measurements together along the and across the shelf break region. Using more than eleven acoustic arrays and seven oceanographic moorings in a 30 km2 region on the Chukchi shelf this task is being done by assessing both deep water sound signatures and shallow water source transmissions. In this paper with present analysis of acoustic signals from both shallow and deep water sources on the Chukchi continental shelf for a specific time period between June and August 2017 where a 20 dB intensity drop from along-the-shelf source (S2) at 150 m water depth was observed for more than few weeks. This intensity drop is strongly correlated with occurrence of a large oceanographic event spanning the top 150 m water column due to Pacific Water outflow from Bering sea and retreat of Marginal Ice Zone (MIZ). During the same period, cross-the-shelf source (S1) was not transmitting signal but the reception from the deep water acoustic transmitters also show variability that could be correlated with the basin scale water column variability and the ice coverage. [Work 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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,976

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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