Estimation of depth and shape factor from potential‐field data over sources of simple geometry
Notice bibliographique
Résumé
PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2002Estimation of depth and shape factor from potential‐field data over sources of simple geometryAuthors: Ahmed SalemDhananjay RavatMartin MushayandebvuKeisuke UshijimaAhmed SalemKyushu U., Higashi‐ku, Fukuoka, Japan, Dhananjay RavatSouthern Illinois U., Carbondale, Il, Martin MushayandebvuImage Interpretation Technologies Inc, Calgary, Alberta, Canada, and Keisuke UshijimaKyushu U., Higashi‐ku, Fukuoka, Japanhttps://doi.org/10.1190/1.1817358 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InReddit Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1817358FiguresReferencesRelatedDetailsCited byA new approach automatic separation of the Bouguer gravity anomaly, using a new concept for 2D-semi-inversion of the sphere-shaped model26 July 2022 | NRIAG Journal of Astronomy and Geophysics, Vol. 11, No. 1New Semi-Inversion Method of Bouguer Gravity Anomalies Separation14 December 2022Inversion of the amplitude of the two-dimensional analytic signal of the magnetic anomaly by the particle swarm optimization technique21 June 2010 | Geophysical Journal International, Vol. 182, No. 2SCALFUN: 3D analysis of potential field scaling function to determine independently or simultaneously Structural Index and depth to sourceMaurizio Fedi and Giovanni Florio6 October 2006 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2002 ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645 Copyright: 2002 Pages: 2478 publication data© 2002 Copyright © 2002 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished Online: 03 Jan 2005 CITATION INFORMATION Ahmed Salem, Dhananjay Ravat, Martin Mushayandebvu, and Keisuke Ushijima, (2002), "Estimation of depth and shape factor from potential‐field data over sources of simple geometry," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 724-726. https://doi.org/10.1190/1.1817358 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».