Notice bibliographique
Résumé
Abstract Upon entering the twenty-first century, we see wide-ranging changes in geophysics. As of this writing, quality and utility of geophysical data continues a trend of inexorable improvement punctuated by individual quantum steps (such as the 3-D seismic revolution). To a large extent, this improvement has been accomplished on the coattails of advances in computing and related disciplines. These advances have allowed cost-effective implementation of methods that exploit our steadily increasing understanding of geophysical theory in ever increasingly realistic earth models. As a result, geophysical methods can now provide clearer images at greater distances with better resolution and signal-to-noise ratio than ever before. Consequently, explorationists are far more effective now than they were a decade ago. Predictions that earth resources will be depleted in the near future are continually being proven wrong, in no small part due to the consequences of geophysical progress that was not anticipated by the prognosticators. We expect this trend to continue into the twenty-first century with many exciting avenues for improvement available before us. One caution and caveat: The precipitous drop in funding for research that has occurred, although temporarily boosting profits, will translate into a slower rate of improvement of geophysical data in the future, which will ultimately cause poorer success rates. Whether investors of the future do or do not recognize that diminishing “yields” are a direct consequence of the conscious decision to inadequately fertilize the fields of research at the present time remains to be seen.
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 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 | 0,001 | 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 ».