A comparison of data from airborne, semi-airborne, and ground electromagnetic systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The region around a small conductive massive sulfide body near Sudbury, Ontario, Canada, was used as a test site to compare airborne and ground electromagnetic (EM) systems with a new experimental EM system that uses a ground-based transmitter and an airborne receiver. In this test survey, the semi-airborne data were acquired with the transmitter loop used for the ground survey and the receiver normally used for the airborne system. At the time the data were acquired, there was no synchronization between the semi-airborne receiver and the ground transmitter. However, subsequent digital processing of the full waveform data allowed the zero-time position to be defined. The data could then be stacked and windowed. The ratio of the peak signal to the late-time noise level for the airborne data is about 25:1, the semi-airborne data shows signal-to-noise ratios of 500:1, while the signal-to-noise ratio for the ground data has a ratio of 50 000:1. This particular conductor is very close to the ground transmitter and receiver, so the signal-to-noise ratio for the ground system is very high. Numerical modeling shows that the marked advantage of the ground system is reduced when the conductor is deeper. However, the semi-airborne system will generally show signal-to-noise intermediate between the airborne and ground systems. From an operational perspective, the semi-airborne system has features of both the ground and airborne systems. Like the ground system, it is necessary to lay a transmitter loop on the ground; but because an aircraft is used, the semi-airborne receiver can cover the survey area much more quickly.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».