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Enregistrement W4229455054 · doi:10.1121/10.0010904

Pacific Echo: A deep ocean collaborative experiment

2022· article· en· W4229455054 sur OpenAlexaff
Ross Chapman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyReflection (computer programming)Specular reflectionSeismologyEcho (communications protocol)Sound (geography)CrustSeabedOcean bottomOceanic crustAcousticsBackscatter (email)Shear wavesDeep seaSpeed of soundRange (aeronautics)OceanographyShear (geology)GeophysicsOpticsComputer sciencePaleontologyTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarizes experiments carried out using towed line arrays in the Pacific Echo sea trials. Although John Preston was not a participant, the experiments are examples consistent with his efforts in promoting collaborative research at sea with horizontal arrays. The overall goal of Pacific Echo was to study the impact of thin sediment ocean bottom environments on sound propagation in deep water. The objective of the experiments described here was to study the evolution of young oceanic crust. The hypothesis was that the sound speed of young basalt increased with age of the crust. Sound speed was inferred from low frequency measurements of the reflection coefficient versus grazing angle at sites of increasing distance from the deep ocean spreading center. The experiments introduced a novel design for measuring the reflection coefficients using two ships and small explosive charges. The signals at the array were spatially filtered to resolve the specular reflections as the ships opened range on set courses. The data provided estimates of both the compressional and shear wave speeds of the basalt. Results from the broadside reflection technique showed that sound speed increased with crustal age and were consistent with measurements obtained from conventional seismic reflection surveys.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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