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Enregistrement W3116488671 · doi:10.1121/10.0002922

Quantifying the contribution of ship noise to the underwater sound field

2020· article· en· W3116488671 sur OpenAlexafffund
Najeem Shajahan, David R. Barclay, Ying-Tsong Lin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAmbient noise levelAcousticsNoise (video)Coherence (philosophical gambling strategy)Underwater acousticsSound powerUnderwaterGeologySpectral densityNoise floorEnvironmental scienceNoise measurementComputer sciencePhysicsNoise reductionSound (geography)TelecommunicationsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ambient sound field in the ocean can be decomposed into a linear combination of two independent fields attributable to wind-generated wave action at the surface and noise radiated by ships. The vertical coherence (the cross-spectrum normalized by the power spectra) and normalized directionality of wind-generated noise in the ocean are stationary in time, do not vary with source strength and spectral characteristics, and depend primarily on the local sound speed and the geoacoustic properties which define the propagation environment. The contribution to the noise coherence due to passing vessels depends on the range between the source and receiver, the propagation environment, and the effective bandwidth of the characteristic source spectrum. Using noise coherence models for both types of the sources, an inversion scheme is developed for the relative and absolute contribution of frequency dependent ship noise to the total sound field. A month-long continuous ambient sound recording collected on a pair of vertically aligned hydrophones near Alvin Canyon at the New England shelf break is decomposed into time-dependent ship noise and wind-driven noise power spectra. The processing technique can be used to quantify the impact of human activity on the sound field above the natural dynamic background noise, or to eliminate ship noise from a passive acoustic monitoring data set.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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