MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236836321 · doi:10.1121/1.4799119

The spatial properties of breaking wave generated and bedload transport generated noise in the sediment layer of a shallow water wave guide.

2013· article· en· W4236836321 sur OpenAlexaff
David R. Barclay, Len Zedel, Alex E. Hay, Mathew G. Hatcher

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBed loadGeologyAmbient noise levelSediment transportNoise (video)SedimentBreaking waveGeomorphologyWave propagationPhysicsOpticsSound (geography)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May of 2012, three weeks of ambient noise measurements from a hydrophone buried 30 cm deep in the sediment were recorded at Advocate Beach, a 1:10 sloped beach at the head of the Bay of Fundy, Nova Scotia. While tides varied the mean water depth between 0 and 4 m, 0.8 m surface waves passed overhead, driving sediment bedload transport and creating an ambient noise field in the sediment consisting of two primary components: noise generated by bubbles formed in breaking waves at the surface and noise generated by the collisions of sand, gravel and cobble in the bedload transport along the seabed. Both of these noise sources are stochastic and can be described by their second order statistics: power spectral density, spatial coherence and directional density. In an effort to distinguish these two noise sources, the spatial properties of three full wave models of the noise field in the sediment are compared, using an infinite sheet of sources placed near the surface of a Pekeris waveguide to model breaking wave noise, near the fluid-fluid interface of a Pekeris waveguide to model bedload transport noise, or near the fluid-fluid interface of two infinite half-spaces to model bedload transport noise.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of meetings on acousticsMême sujetUnderwater Acoustics ResearchTravaux en français237 207