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Enregistrement W4312822362 · doi:10.1121/10.0015590

New developments in submarine cable technology can facilitate acoustics in Polar regions and on the global scale

2022· article· en· W4312822362 sur OpenAlexaboutno aff
Bruce M. Howe, Hanne Sagen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaComputer scienceTelecommunicationsMarine engineeringGeologyEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The subsea telecommunications cable industry is expanding their present single purpose infrastructure to include ocean observing capability. Science Monitoring And Reliable Telecommunications (SMART) Subsea Cables is working to integrate temperature, pressure, and seismic acceleration sensors into commercial cables (∼70 km spacing) to support climate and ocean observation, sea level monitoring, and tsunami and earthquake early warning on the global scale. Furthermore, telecom rated branching cables with power feed units supporting multipurpose “nodes” are becoming a reality. Acoustic capability can be integral to both. Major uses of these nodes include supporting low frequency transceivers enabling basin scale tomography and geo-positioning of mobile assets and docking for autonomous undersea vehicles (AUVs). Enabled by cabled power, these would be part of the fixed/mobile acoustic tomography system measuring ocean heat content at the speed of sound and more generally for transporting energy, data, and acquiring multidisciplinary data throughout a large volume of the ocean. Both variants and hybrids between can support the necessary acoustics contribution to ocean observing. Two proposed systems can support polar applications: Far North Fiber Express connecting Norway/Finland/Ireland with Japan via the Canadian Northwest Passage, and the NSF proposed SMART cable connecting New Zealand with McMurdo Base, Antarctica.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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