One track, two experiments four years apart: On the repeatability of geoacoustic inversion on the New England Mud Patch
Notice bibliographique
Résumé
Our current knowledge of the geoacoustic properties of the New England Mud Patch (NEMP) is mostly driven by data collected in 2017 as part of the Seabed Characterization Experiment (SBCEX17). In 2021, a modest geoacoustic inversion experiment was performed on the NEMP using a simple and low-cost pair of experimental assets: a “TOSSIT” passive acoustic mooring and an impulsive “RIUSS” (Rupture Induced, Underwater Sound Source). The TOSSIT/RIUSS data were collected on a track that was studied intensively during SBCEX17, but with fundamental differences in oceanographic conditions: a frontal intrusion was present at the experimental site in 2021, creating a strongly stratified sound speed profile (SSP) in the water column, while the water column was essentially iso-speed in 2017. The 2021 TOSSIT/RIUSS data are used to perform geoacoustic inversion using warping and Bayesian trans-dimensional methods. The geoacoustic properties estimated for the 2021 data compare favorably to results obtained with SBCEX17 data, even when the 2021 data are inverted jointly for water-column SSP and seabed parameters. This study demonstrates inversion repeatability on the NEMP using data sets collected years apart and under different (and potentially unknown) oceanographic conditions. [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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».