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Enregistrement W2088407622 · doi:10.1111/j.1365-246x.2007.03572.x

Statistical analysis of spatial point patterns on deep seismic reflection data: a preliminary test

2007· article· en· W2088407622 sur OpenAlexaffabout
K. Vasudevan, Stefanie Eckel, Frank Fleischer, Volker Schmidt, Frederick A. Cook

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflection (computer programming)GeologyLayeringPoint pattern analysisPoint (geometry)Spatial analysisSeismologyPoint processReflectivitySpatial distributionRemote sensingOpticsGeometryStatisticsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial point patterns generated from bitmaps of images of processed reflection seismic profiles are analysed to quantify the reflectivity patterns. The point process characteristics for two different regions of a deep seismic reflection profile in northwestern Canada demonstrate that in both cases the points are not randomly distributed and that the point pattern distribution is different between the regions. The cluster effects for small point pair distances are stronger for the region of data where there is strong sedimentary layering than for the region where the layering is less distinct. As a result, it appears that future developments in point pattern analysis may provide a new tool for analysing spatial variations in reflection data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,196
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,196
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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