On geoacoustic inversions, sediment acoustics, and deep ocean ambient noise
Notice bibliographique
Résumé
During the period of 2005–2011, three topics in acoustical oceanography were actively investigated in the Buckingham Lab which combined field, lab, and theoretical work. Geoacoustic inversions in the low frequency (<500 Hz) band were carried out using the noise generated by a light aircraft off the coast of La Jolla, California, and during the MAKAI experiment in Kauai, Hawaii. The inversion relied on a comparison of data to an analytical model of a moving airborne source over a two-layer shallow water waveguide. In an effort to investigate the link between grain roughness and porosity to support the development of a theory of acoustic propagation in sediments, a statistical model for the two-dimensional shape of sand grains was developed from the digitized outlines of grains from a dozen locations, including deserts, beaches, and seabeds. Lastly, a family of autonomous free-falling ambient noise profilers known as Deep Sound, were designed, manufactured, and deployed, returning measurements of ambient noise from below the critical (or reciprocal) depth in the deep ocean. Field experiments were carried out in the San Diego trough, the Philippine Sea, the Tonga Trench, and the Sirena Deep and Challenger Deep in the Mariana Trench.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».