On “3-D inversion of gravity and magnetic data with depth resolution” (Maurizio Fedi and Antonio Rapolla, <scp>Geophysics</scp> , 64, 452-461).
Notice bibliographique
Résumé
We have read with great interest the paper entitled “3D inversion of gravity and magnetic data with depth resolution” by Fedi and Rapolla. We realize that many discussions we had with one of the authors had not resolved our differences and, therefore, we are writing this comment to document out concerns regarding the authors’ conclusion that the upward-continued gravity or magnetic data contain extra information and provide depth resolution. As is well known in potential-field theory, the fields produced by the subsurface source at any two nonintersecting observational surfaces are linearly related to each other and one contains no more information than does the other. Furthermore, the field on the observational surface above the source can be reproduced by an infinite number of equivalent sources below that surface. As a consequence, gravity or magnetic data do not provide any information about the subsurface structure unless the source is assumed to have certain restrictive properties. No amount of upward continuation will create any new information and, consequently, the addition of upward-continued data will not resolve the depth distribution of the source. In practical applications, when the data are available in a small area and/or when the data are coursely sampled, then exact numerical continuation is not possible to perform. In such circumstances, independently-measured data at a different level will provide extra information that is not contained in the data at the original level. The maximum amount of additional information that any upper-level data can supply is that which is contained in the missing portion of the data map at the lower level. Fedi and Rapolla provide two examples which they claim support their hypothesis that data along the vertical direction are needed to obtain depth resolution and, furthermore, that upward-continued data serve this purpose. As is shown below, both results arise …
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».