Coupled modeling of the seasonal transmission loss in the Beaufort Sea
Notice bibliographique
Résumé
An eight-element drifting vertical line array was deployed overwinter 2019–20 in the Beaufort Sea to record transmissions from two moored 35 Hz sources deployed as part of the Coordinated Arctic Acoustic Thermometry Experiment (CAATEX), and seven 925 Hz sources deployed by the Arctic Mobile Observing Systems (AMOS) experiment. Transmissions were received every day on the array at ranges of 10 to 850 km. A probabilistic rough-ice canopy was integrated to a Parabolic Equation code to predict the propagation loss. Sound speed profiles and percent ice cover along the propagation paths were obtained at daily resolution from data-assimilative Global Ice Ocean Prediction System (GIOPS, 20 km spatial resolution). Sea ice roughness and keel properties are empirically determined from the GIOPS ice thickness. The ice roughness is generated using a random pulse-train model with a characteristic wavenumber spectrum slope determined by ice age. Empirical probability distributions of ice keel depth, slope, and spatial densities are used to randomly add keels. Spatial averaging is used to account for signal bandwidth and uncertainty in receiver positions. The environment files and modeling are performed in piece-wise steps to manage memory footprints over long ranges. Modeled propagation losses compare well with the data and reproduce the seasonal variability observed in the measured results.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».