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Enregistrement W4367668335 · doi:10.1121/10.0019304

Acoustic travel-time variability observed on a 150-km radius tomographic array in the Canada Basin during 2016–2017

2023· article· en· W4367668335 sur OpenAlexaboutno aff
Peter F. Worcester, Matthew A. Dzieciuch, Heriberto J. Vázquez, Bruce D. Cornuelle, John A. Colosi, Richard Krishfield, John N. Kemp

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval Research
Mots-clésGeologyRADIUSCanada BasinEnvironmental scienceClimatologySea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Ocean is undergoing dramatic changes in response to increasing atmospheric concentrations of greenhouse gases. The 2016-2017 Canada Basin Acoustic Propagation Experiment was conducted to assess the effects of the changes in the sea ice and ocean structure in the Beaufort Gyre on low-frequency underwater acoustic propagation and ambient sound. An ocean acoustic tomography array with a radius of 150 km that consisted of six acoustic transceivers and a long vertical receiving array measured the impulse responses of the ocean at a variety of ranges every four hours using broadband signals centered at about 250 Hz. The peak-to-peak low-frequency travel-time variability of the early, resolved ray arrivals that turn deep in the ocean was only a few tens of milliseconds, roughly an order of magnitude smaller than observed in previous tomographic experiments at similar ranges, reflecting the small spatial scale and relative sparseness of mesoscale eddies in the Canada Basin. The high-frequency travel-time fluctuations were approximately 2 ms root-mean-square, roughly comparable to the expected measurement uncertainty, reflecting the low internal-wave energy level. The travel-time spectra show increasing energy at lower frequencies and enhanced semidiurnal variability, presumably due to some combination of the semidiurnal tides and inertial variability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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