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Enregistrement W4383422865 · doi:10.53555/sfs.v10i1.999

Virtualization of the drenched POOMPUHAR Port utilizing bathymetric data processing

2023· article· en· W4383422865 sur OpenAlexvenueno aff
Dr.T. Sasilatha, M. H., T. Baldwin Immanuel, Mr. G Mohendran, Mr. M Ashok Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathymetryArchaeologyGeographyBathymetric chartShoreGeologyRemote sensingOceanographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine archaeologists have unearthed Poompuhar, an ancient city, and harbor from the 4th century BCE that was situated in the Mayiladathurai District of Tamil Nadu, a southern Indian state. During the early Chola Kingdom's control, it was a well-established historical and ancient port that emerged with the growing oceangoing trade. This historic city and harbor serve as a metaphor for Tamil Nadu State civilization in the early 20th century. Then, in the year 500 AD, large shore waves swept this city away and destroyed it. These ancient cities and port ruins are still submerged and dispersed around the ocean's deep bottom. In reality, thorough examination and recreation of the life histories of harbour cities like Poompuhar are required to unearth several hidden virtues from the past. High-quality bathymetric data of the ocean floor have been gathered using multi-beam echo sounders. The primary results of the work are the precise identification and geo-tagging of the study region, the processing of the raw bathymetric data, and the thorough removal of undesirable signals. Here we have the interpolation method, which is important in creating bathymetric maps. Inversed Distance Weighting (IDW), one of several interpolation methods that are built into a GIS program, is used to create a bathymetric map based on the input processed bathymetric data. Later, the interpolated surface can be used to create a digital elevation model. The primary topic of this work is IDW, which focuses on a spatial and 3D interpolation approach to map the seabed using the provided input data. As a result, the IDW interpolation technique can be used to detect any submerged terrain anywhere in the world.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,043 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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