Management of Large Seismic Datasets: I. Automated Building and Updating using BREQ_FAST and NetDC
Notice bibliographique
Résumé
Research Article| March 01, 2011 Management of Large Seismic Datasets: I. Automated Building and Updating using BREQ_FAST and NetDC Igor B. Morozov; Igor B. Morozov Department of Geological Sciences University of Saskatchewan 114 Science Place Saskatoon, Saskatchewan S7N 5E2, Canada igor.morozov@usask.ca (I.B.M.) Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Gary L. Pavlis Gary L. Pavlis Department of Geological Sciences University of Saskatchewan 114 Science Place Saskatoon, Saskatchewan S7N 5E2, Canada igor.morozov@usask.ca (I.B.M.) Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Author and Article Information Igor B. Morozov Department of Geological Sciences University of Saskatchewan 114 Science Place Saskatoon, Saskatchewan S7N 5E2, Canada igor.morozov@usask.ca (I.B.M.) Gary L. Pavlis Department of Geological Sciences University of Saskatchewan 114 Science Place Saskatoon, Saskatchewan S7N 5E2, Canada igor.morozov@usask.ca (I.B.M.) Publisher: Seismological Society of America First Online: 09 Mar 2017 Online ISSN: 1938-2057 Print ISSN: 0895-0695 © 2011 by the Seismological Society of America Seismological Research Letters (2011) 82 (2): 211–221. https://doi.org/10.1785/gssrl.82.2.211 Article history First Online: 09 Mar 2017 Cite View This Citation Add to Citation Manager Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn MailTo Tools Icon Tools Get Permissions Search Site Citation Igor B. Morozov, Gary L. Pavlis; Management of Large Seismic Datasets: I. Automated Building and Updating using BREQ_FAST and NetDC. Seismological Research Letters 2011;; 82 (2): 211–221. doi: https://doi.org/10.1785/gssrl.82.2.211 Download citation file: Ris (Zotero) Refmanager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentBy SocietySeismological Research Letters Search Advanced Search Online material: IGeoS scripts implementing the procedures described in this paper Together with its companion paper (Part II, this issue), this article describes an automated procedure for building, maintaining, and analyzing large and complex earthquake datasets. We present the general concept of a “process-centric” approach to seismic data handling and its implementation based on combining a general-purpose, high-performance seismic processing system with open-source SQL databases. By forming requests for waveforms and metadata, sending them to the Incorporated Research Institutions for Seismology (IRIS) Data Management Center (DMC), and loading the resulting files in various formats, large datasets can be efficiently compiled... You do not have access to this content, please speak to your institutional administrator if you feel you should have access.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,044 |
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 ».