MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7069887447

Oceanic Ambient Noise in the Arctic on the Chukchi Shelf: Broadband Characteristics and Environmental Drivers

2022· dissertation· en· W7069887447 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchU.S. NavyWoods Hole Oceanographic Institution
Mots-clésAmbient noise levelArcticNoise (video)UnderwaterBroadbandSea iceArctic ice packBeaufort sea
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis encompasses an analysis of underwater ambient noise collected by the yearlong Canada Basin Acoustic Propagation Experiment (CANAPE) on the Chukchi Shelf of the Arctic. This location contained the Beaufort Duct, a significant effect of climate change on the Arctic’s underwater soundscape. A study of the statistical and probability metrics was conducted on a frequency band of 50-1900 Hz to examine the relation between environmental drivers and noise patterns. The presence of ice typically decreases broadband ambient noise, when compared to ice-free seas. However, the Beaufort Duct under ice increases the ambient noise levels below 1 kHz. The relationship between ambient noise and the environment is further explored by studying the link between distant ice movements and ambient levels Correlation between the two is found to exist from 300-1500 Hz, as distant ( 500 km) ice drift motion appears to drive noise levels at the receiver. [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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology)Même sujetPrenatal Screening and DiagnosticsTravaux en français237 207