Bayesian matched-field inversion for shear and compressional geoacoustic profiles at the New England Mud Patch
Notice bibliographique
Résumé
This paper estimates depth-dependent profiles of shear- and compressional-wave geoacoustic properties for seabed sediments at the New England Mud Patch through matched-field inversion of broadband (20-2000 Hz) acoustic data recorded at a 14-element vertical line array due to a combustive sound source. Trans-dimensional Bayesian inversion is applied to sample probabilistically over the number of seabed layers and corresponding layer depths and geoacoustic properties, as well as over the order and parameters of an autoregressive error model. This approach, based on a parallel-tempering implementation of birth/death reversible-jump Markov-chain Monte Carlo sampling, combines objective, data-driven model selection and quantitative parameter/uncertainty estimation. Results indicate low shear-wave speeds (∼30 m/s) with small uncertainties over most of the upper mud layer, increasing in underlying transition and sand layers, with values in good agreement with in situ probe measurements (for the mud) and nominal values (for sand). The compressional-wave attenuation profile is well estimated but shear-wave attenuation is poorly constrained. Comparison of results for inversions both with and without shear-wave parameters and consideration of inter-parameter correlations indicate that estimates of compressional-wave parameters, including attenuation, are not substantially influenced by shear-wave effects, with the possible exception of the sand layer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».