Notice bibliographique
Résumé
Upward-looking sonars moored on the sea floor have contributed to our qualitative and quantitative understandings of ocean ice covers by enabling quasi-continuous measurements of ice draft along curvilinear tracks to accuracies as great as 0.05 m. The capabilities of ASL’s own IPS4 instrument to acquire and store such data has been demonstrated in well over 100 deployments in polar and sub-polar ice-infested regions. Data obtained from these deployments has providing ice property and characterization information for platform and operations design, planning, navigation support and for scientific ice and climate studies. Results obtained with recent use of the IPS4 and a sister instrument specialized to shallow water applications have motivated both the development of new deployment methodologies and suggested applications additional to simple ice draft measurements. Particular potential uses such as detecting unconsolidated ice content in lower portions of ice keels as well as the prevalence of loose and/or frazil ice under ice covers and in shallow water areas are discussed. Perceived future needs in both conventional draft profiling and in these and other new applications are used to guide developing requirements for a new generation of IPS instrumentation offering new performance capabilities and additional user-specific configurability. ASL’s vision of this instrumentation and progress toward prototype construction is described.
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 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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».