Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The dominant upward‐continuation technique used in the potential‐field geophysics industry is the fast Fourier transform (FFT) technique. However, the spline‐based upward‐continuation technique presented in this paper has some advantages over the FFT technique. The spline technique can be used to carry out level‐to‐uneven surface 2D and 3D potential‐field upward continuation. An example of level‐to‐uneven surface upward continuation of 3D magnetic data using the spline technique is shown, and it is evident that the continued anomalies are very close to the theoretical values. The spacing can be irregular. Synthetic examples using the spline technique to continue noise‐contaminated gravity and magnetic data upward to an altitude of 15 km on irregular grids are shown. Gaussian noise with a zero mean and a standard deviation of 1% does not cause much error and can readily be tolerated. Through comparison with the FFT technique, it is found that for low‐altitude gravity and magnetic upward continuation, both the FFT technique and the spline technique are suitable; for high‐altitude upward continuation, the FFT technique is inaccurate, whereas the spline technique works very well. Also, upward continuation by the spline technique has a smaller edge effect than upward continuation by the FFT technique. The spline‐based upward continuation technique works fairly well even when the periphery of a grid is not quiet: it is rather robust in general. A real example shows that the spline technique can be employed to perform upward continuation of total‐field magnetic data and to de‐emphasize near‐surface noise.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».