Multi‐offset VSP traveltime inversion for anisotropy analysis
Notice bibliographique
Résumé
PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2000Multi‐offset VSP traveltime inversion for anisotropy analysisAuthors: Rachel T. NewrickDon C. LawtonDeborah A. SprattRachel T. NewrickThe Department of Geology and Geophysics, University of Calgary, AB T2N 1N4, Canada, Don C. LawtonThe Department of Geology and Geophysics, University of Calgary, AB T2N 1N4, Canada, and Deborah A. SprattThe Department of Geology and Geophysics, University of Calgary, AB T2N 1N4, Canadahttps://doi.org/10.1190/1.1815900 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InReddit Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1815900FiguresReferencesRelatedDetailsCited byThe method and application of anisotropic velocity model building using trend velocity constraintsRen Ting, Li Xiaozhang, He Jianwei, Deng Yong, and Qin Dianming11 December 2018Estimation of anisotropy parameters in VTI media from surface P‐wave seismic data and VSP in Tarim Basin, ChinaXiaoming Luo, Yun Lin, Lin Wu, and Fengchang Yao7 December 2005 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 Rachel T. Newrick, Don C. Lawton, and Deborah A. Spratt, (2000), "Multi‐offset VSP traveltime inversion for anisotropy analysis," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 2237-2240. https://doi.org/10.1190/1.1815900 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».