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Enregistrement W4386757619 · doi:10.1121/10.0020908

Ambient noise levels with depth from an underwater glider survey across shipping lanes in the Gulf of St. Lawrence, Canada

2023· article· en· W4386757619 sur OpenAlexaffabout
Romina Gehrmann, David R. Barclay, Hansen D. Johnson, Najeem Shajahan, Véronique Nolet, Kimberley T. A. Davies

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickTransport CanadaUniversity of VictoriaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliderAmbient noise levelGeologySound (geography)Underwater gliderNoise (video)Temperature salinity diagramsContext (archaeology)UnderwaterChannel (broadcasting)Environmental scienceOceanographyMeteorologyAcousticsMarine engineeringSalinityGeographyTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-month-long glider deployment in the Gulf of St. Lawrence, Canada, measured the ambient sound level variability with depth and lateral position across a narrow channel that serves as an active commercial shipping corridor. The Honguedo Strait between the Gaspé Peninsula and Anticosti Island has a characteristic sound channel during the Summer and Fall due to temperature variation with depth. The experiment comprised continuous acoustic measurements in the band 1-1000 Hz and oceanographic (temperature and salinity) measurements from a profiling electric glider down to 210 m water depth. The mean observed ambient sound depth-profile was modeled by placing a uniform distribution of sources near the surface to represent a homogeneous wind-generated ocean wave field and computing the acoustic field using normal modes. The measurements and predictions match within the observed error bars and indicate a minimum in the sound channel at 70 m depth and a relative increase by ∼1 dB down to 180 m depth for frequencies >100 Hz. The impact of detector depth, the distance to a busy shipping corridor, wind noise, flow noise, and self-noise are discussed in the context of passive acoustic monitoring and marine mammal detection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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