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Enregistrement W6911083581 · doi:10.5066/f7z899gg

Bathymetry and Backscatter Intensity of the Sea Floor South of Long Island, New York

2016· dataset· en· W6911083581 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathymetryEcho soundingBackscatter (email)SeabedHydrographySubmarine pipeline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surveys of the bathymetry and backscatter intensity of the sea floor south of Long Island, New York, were carried out in November 1998 using a Simrad EM1000 multibeam echosounder mounted on the Canadian Coast Guard ship Frederick G. Creed. The purpose of the multibeam echosounder surveys was to explore the bathymetry and backscatter intensity of the sea floor in several areas off the southern coast of Long Island along the 20-meter isobath. Survey areas offshore of Fire Island Inlet, Moriches Inlet, Shinnecock Inlet, and southwest of Montauk Point were about 1 kilometer (km) wide and 10 km long. The area was mapped by the U.S. Geological Survey with support from the Canadian Hydrographic Service and the University of New Brunswick. For each area, there are five datasets: grid of sea-floor bathymetry, GeoTIFF image of shaded-relief bathymetry, GeoTIFF image of backscatter intensity, GeoTIFF image of shaded-relief bathymetry colored by backscatter intensity, and trackline navigation. The bathymetry shows the shape of the sea floor. Of particular interest are the size, shape, and orientation of bed forms that may indicate sediment movement. The shaded-relief image provides a visualization of the bathymetry that accentuates small features that cannot be effectively shown as contours alone. The image of backscatter intensity provides qualitative information on the sediment texture and roughness of the sea floor. The image of shaded-relief bathymetry, colored by backscatter intensity, provides a visualization of both the bathymetry and backscatter intensity. The navigation tracklines show how the survey was carried out and allow identification of data collected directly beneath the ship. NOTE: These data were originally published in USGS ScienceBase in 2016, grouped by survey area in four sub-directories that contained links to the five datasets for each area. In 2026, the structure of ScienceBase was revised, and the datasets are now all listed alphabetically by title on a single page rather than organized by area. As a result of the file-naming convention, datasets of the same type appear consecutively in the list.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,806

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2016
Routes d'admission1
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