Layered and gradient model parameterizations in geoacoustic inversion
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the importance of model parameterization in geoacoustic inversion and uncertainty estimation, including quantitative approaches to model selection as well as potential limitations of the information content of acoustic data to determine the form of geoacoustic profiles, e.g., differentiating between layered and gradient structures. In particular, general parameterizations are considered based on trans-dimensional (trans-D) inversion, which represents profiles as an unknown number of uniform layers, and Bernstein polynomial (BP) inversion, which represents smooth gradients as polynomials of unknown order. These approaches are illustrated and compared for the inversion of high-order modal-dispersion data collected at the New England Mud Patch. It is shown that while the data constrain the sound-speed profile in the mud layer to reasonably high precision, the data cannot differentiate between trans-D layered or BP gradient representations. However, simpler (fixed) parameterizations, such as a homogeneous layer or linear gradient, can be ruled out based on the Bayesian information criterion. Furthermore, the prior choice of parameterization (layers or gradient) has implications on whether the sound-speed ratio at the water–sediment interface is estimated to be less or greater than one with high probability (an issue other acoustic datasets may share). [Work supported by the Office of Naval Research]
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».