Inversion of Multiconfiguration Electromagnetic (DUALEM‐421) Profiling Data Using a One‐Dimensional Laterally Constrained Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle