MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409148033 · doi:10.1121/10.0036374

Bayesian matched-field inversion for shear and compressional geoacoustic profiles at the New England Mud Patch

2025· article· en· W4409148033 sur OpenAlexafffund
Stan E. Dosso, Preston S. Wilson, David P. Knobles, Julien Bonnel

Notice bibliographique

RevueJASA Express Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAttenuationGeologyShear (geology)Longitudinal waveInversion (geology)SeismologyWave propagationPetrologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Letter estimates shear and compressional seabed geoacoustic profiles at the New England Mud Patch through trans-dimensional Bayesian inversion of matched-field acoustic data over a 20-2000 Hz bandwidth. Results indicate low shear-wave speeds (∼35 m/s) with relatively small uncertainties over most of the upper mud layer, increasing in underlying transition and sand layers. Compressional parameters, including attenuation, are also well estimated, but shear-wave attenuation is poorly determined. Comparison of inversions with/without shear parameters and consideration of inter-parameter correlations indicate that estimates of compressional parameters are not substantially influenced by shear effects, with the possible exception of compressional-wave attenuation in the sand layer.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJASA Express LettersMême sujetUnderwater Acoustics ResearchTravaux en français237 207