Inversion of Multiconfiguration Electromagnetic (DUALEM‐421) Profiling Data Using a One‐Dimensional Laterally Constrained Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The collection of apparent electrical conductivity (σ a ) data from electromagnetic (EM) instruments has been used widely to map the spatial variation of average soil properties. Soil consists of horizons, however, and often the vertical change in properties can be an impediment to agricultural productivity or land use. A commonly used approach to discern changes with depth is the use of EM inversion techniques, but large amounts of data are still required. Conventionally this has meant that multiple passes are made at different heights with various instruments. Technological advances have seen the development of the DUALEM‐421 (Dualem Inc., Milton, ON, Canada), however, which is designed to collect σ a at multiple coil spacing and orientations simultaneously. What is now required is an inversion technique. We have developed the DUALEM‐2D algorithm, which consists of a one‐dimensional inversion with two‐dimensional smoothness constraints between adjacent one‐dimensional models. Calculations are based on cumulative response functions. The algorithm was evaluated using data generated from three synthetic models. Two practical examples, using σ a data acquired with a DUALEM‐421 for environmental studies, were used to evaluate the practical usefulness of the algorithm. The general patterns of the inverted models were shown to compare favorably with the available information and existing knowledge at each site.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».