Notice bibliographique
Résumé
In this paper we closely examine the performance of several propagation models, i.e., KRAKEN (coupled and adiabatic) and PE (energy-conserving), applied to a number of the SWAM'99 range-dependent shallow water test cases (FLAT, DOWN, and UP). We begin by considering range-independent behavior (including the ORCA model) in: the CAL case of Workshop'97 (Vancouver, '97),9 the first segment of FLATa, and the Benchmark Wedge test case3 but with a flat bottom of 200 m depth. We next examine the proper Benchmark Wedge behavior for the sloping bottom for our PE (conserving and nonconserving) and for our normal mode model (KRAKEN, adiabatic and coupled). These preliminary tests confirm that the models are behaving properly under known conditions and that the input parameters have been appropriately set. Thus, when we study the models' behavior on the new SWAM'99 cases we will have some confidence that they are being applied properly. It is nontrivial to run these models even when one is familiar with them. The SWAM'99 test cases which are examined here are run only to 10 km range (five-step segments) and at a single frequency of 25 Hz. No elasticity is considered. We find that all the models generally agree, but there are quantitive differences. Since there are no proper benchmark solutions for these SWAM'99 test cases, it is difficult to determine to what extent any of them are in error. However, for the purposes of Matched Field Processing, particularly the tomographic geoacoustic inversion using adibatic normal modes (KRAKEN), it is likely that the simple adiabatic normal mode KRAKEN model is sufficiently accurate under most circumstances, i.e., unless there is a loss or gain of a critical mode.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».