MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1990897814 · doi:10.1190/1.1815925

Seismic forward modeling by integral equation and some practical considerations

2000· article· en· W1990897814 sur OpenAlexaffabout
Rongfeng Zhang, Tadeusz J. Ulrych

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegral equationComputer scienceApplied mathematicsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2000Seismic forward modeling by integral equation and some practical considerationsAuthors: Rongfeng ZhangTadeusz J. UlrychRongfeng ZhangUniversity of British Columbia, Canada and Tadeusz J. UlrychUniversity of British Columbia, Canadahttps://doi.org/10.1190/1.1815925 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InRedditEmail Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1815925FiguresReferencesRelatedDetailsCited byTowards non-linear inversion for characterization of time-lapse phenomena through numerical modelling18 July 2003 | Geophysical Prospecting, Vol. 51, No. 4 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2000ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645Copyright: 2000 Pages: 2484 publication data© 2000 Copyright © 2000 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished Online: 04 Jan 2005 CITATION INFORMATION Rongfeng Zhang and Tadeusz J. Ulrych, (2000), "Seismic forward modeling by integral equation and some practical considerations," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 2329-2332. https://doi.org/10.1190/1.1815925 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSeismic Imaging and Inversion Techniques→Travaux en français237 207→