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Enregistrement W4389102408 · doi:10.1121/10.0023035

A general model for sediment-column structure on the New England Mud Patch from Bayesian geoacoustic inversion of seabed reflection data

2023· article· en· W4389102408 sur OpenAlexaff
Yong‐Min Jiang, Charles W. Holland, Stan E. Dosso, Jan Dettmer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabedGeologyReflection (computer programming)SedimentInversion (geology)AttenuationOceanographyMineralogyAcousticsGeomorphologyOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muddy sediments cover significant portions of continental shelves, but their physical properties remain poorly understood compared to sandy sediments. To explore the spatial and frequency dependencies of mud properties, wide-angle seabed reflection coefficients versus grazing angle and frequency were measured on the New England Mud Patch (NEMP) during the 2017 Seabed Characterization Experiment. This paper presents trans-dimensional Bayesian inversion of reflection coefficients within a frequency band of 1–3 kHz and an angular range of ∼15–25° to obtain geoacoustic profiles and associated uncertainties, as well as frequency dependencies of sound speed and attenuation. The estimated geoacoustic profiles are similar to those from previous inversions of reflection-coefficient data at lower frequencies (0.4–1.3 kHz) collected at two different sites on the NEMP. Based on the inversion results at all three sites, a general interpretive model for sediment-column structure and variability is synthesized for the NEMP. This model includes an upper mud layer in which sediment properties change slightly with depth due to near-surface processes, an intermediate mud layer with uniform properties, and a transition layer where properties change rapidly with depth due to increasing sand content in the mud above a sand layer. [Work supported by the Office of Naval Research.]

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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