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Enregistrement W2103194346 · doi:10.1190/1.1487074

Spectral analysis of a ghost

2001· article· en· W2103194346 sur OpenAlexafffund
N. S. Hamarbitan, Gary F. Margravé

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésCoherence (philosophical gambling strategy)DynamitePhysicsSingle shotBandwidth (computing)Resolution (logic)SIGNAL (programming language)Shot (pellet)Spectral analysisExplosive materialSpectral densityOpticsGeologyComputer scienceMaterials scienceTelecommunicationsChemistryArtificial intelligenceSpectroscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A seismic line was shot such that the source-ghost effect from two different dynamite source patterns could be compared. Two 15-shot seismic datasets were created that were identical in all respects except that one used 4 kg of explosives in a single 18-m hole, while the other used 2 kg of explosives in each of two 9-m holes. After identical processing, the final stacked sections of the 18-m and 9-m datasets are dramatically different in character and temporal resolution. An f-x spectral analysis of the stacked sections reveals that the 18-m data shows a loss in power and phase coherence from 45 to 58 Hz, while the 9-m data shows a similar effect from 65 to 78 Hz. A spectral notch, centered near 55 Hz, due to a source ghost is suggested as the reason for the lower power in the 18-m dataset. The 9-m data is consistent with a spectral notch at a higher central frequency near 72 Hz. Above its spectral notch, 18-m data shows a reemergence of weak signal that persists to near 80 Hz; the 9 m dataset shows little signal above 65 Hz. Examination of raw shot records shows that these effects are very difficult to observe in field records. Without specialized deghosting, the 9-m dataset shows greater temporal resolution; however, the 18-m dataset has a broader signal bandwidth and is potentially superior.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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