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Enregistrement W3045853692 · doi:10.1017/aog.2020.56

Depth-dependent artifacts resulting from ApRES signal clipping

2020· article· en· W3045853692 sur OpenAlexfundno aff
Irena Vaňková, Keith W. Nicholls, Surui Xie, B. R. Parizek, Denis Voytenko, David M. Holland

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilJet Propulsion LaboratoryEuropean CommissionYork UniversitySight Research UKNew York University Abu DhabiNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésGeologyAttenuationAmplitudeClipping (morphology)GeodesyAcousticsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several autonomous phase-sensitive radio-echo sounders (ApRES) were deployed at Greenland glaciers to investigate ice deformation. Different attenuation settings were tested and it was observed that, in the presence of clipping of the deramped ApRES signal, each setting produced a different result. Specifically, higher levels of clipping associated with lower attenuation produced an apparent linear increase of diurnal vertical cumulative displacement with depth, and obscured the visibility of the basal reflector in the return amplitude. An example with a synthetic deramped signal confirmed that these types of artifacts result from the introduction of harmonics from square-wave-like features introduced by clipping. Apparent linear increase of vertical displacement with depth occurs when the vertical position of a near-surface internal reflector changes in time. Artifacts in the return amplitude may obscure returns from internal reflectors and the basal reflector, making it difficult to detect thickness evolution of the ice and to correctly estimate vertical velocities. Variations in surface melt during ApRES deployments can substantially modulate the received signal strength on short timescales, and we therefore recommend using higher attenuator settings for deployments in such locations.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,135 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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