Vertical Spatial Sensitivity and Exploration Depth of Low‐Induction‐Number Electromagnetic‐Induction Instruments
Notice bibliographique
Résumé
Vertical spatial sensitivity and effective depth of exploration ( d e ) of low‐induction‐number (LIN) instruments over a layered soil were evaluated using a complete numerical solution to Maxwell's equations. Previous studies using approximate mathematical solutions predicted a vertical spatial sensitivity for instruments operating under LIN conditions that, for a given transmitter–receiver coil separation ( s ), coil orientation, and transmitter frequency, should depend solely on depth below the land surface. When not operating under LIN conditions, vertical spatial sensitivity and d e also depend on apparent soil electrical conductivity (σ a ) and therefore the induction number (β). In this new evaluation, we determined the range of σ a and β values for which the LIN conditions hold and how d e changes when they do not. Two‐layer soil models were simulated with both horizontal (HCP) and vertical (VCP) coplanar coil orientations. Soil layers were given electrical conductivity values ranging from 0.1 to 200 mS m −1 As expected, d e decreased as σ a increased. Only the least electrically conductive soil produced the d e expected when operating under LIN conditions. For the VCP orientation, this was 1.6 s , decreasing to 0.8 s in the most electrically conductive soil. For the HCP orientation, d e decreased from 0.76 s to 0.51 s Differences between this and previous studies are attributed to inadequate representation of skin‐depth effect and scattering at interfaces between layers. When using LIN instruments to identify depth to water tables, interfaces between soil layers, and variations in salt or moisture content, it is important to consider the dependence of d e on σ a
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».