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Enregistrement W4411929595 · doi:10.1121/10.0037078

Observations of acoustic propagation in the Canada Basin double-duct system from 2016 to 2017 using a 150-km radius tomographic array

2025· article· en· W4411929595 sur OpenAlexaboutno aff
John A. Colosi, Peter F. Worcester, Matthew A. Dzieciuch, Bruce D. Cornuelle, Heriberto J. Vázquez, Christopher W. Miller

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyDuct (anatomy)CutoffArcticSeismologyGeodesyPhysicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Beaufort Sea has a unique double-duct sound-channel capped by seasonal ice cover. A roughly 90-m surface duct (SD) is formed by a river-driven halocline. Below the SD is the approximately 90-m to 250-m depth Beaufort Duct (BD) created by cold Pacific Winter Water sandwiched between warmer Pacific Summer Water and Atlantic Water. A yearlong record (2016-2017) of acoustic propagation measurements in this double-duct system was carried out using a 150-km radius, acoustic tomography array with broadband, 4-hourly transmissions at 175-m depth centered at 250 Hz. Double-duct signal analysis was carried out using a dense-vertical-receiving array spanning the BD. Observations reveal (1) consistent reverse geometric dispersion in the double-duct system with low modes faster than higher modes, (2) distinct first arrival and final cutoff times, and (3) normal dispersion for non-BD/SD modes causing the front to fold back upon itself after the final cutoff. A vertical-wave number spectrogram technique is used to decompose the pulses into an arrival time series for each wave number. Key observables are the first and final arrival travel times, dominant-vertical wave numbers, and signal intensities. Fluctuations are interpreted in terms of the varying stratification, ice cover, and implications for surface heat flux estimation.

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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,410

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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