MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144689701 · doi:10.1190/1.2405334

3D seismic versus multibeam sonar seafloor surface renderings for geohazard assessment: Case examples from the central Scotian Slope

2006· article· en· W2144689701 sur OpenAlexaff
D. Mosher, Stephan Bigg, A. Lapierre

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensNova Scotia Department of EnergyMEG-3 (Canada)Nova Scotia HospitalNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeohazardBathymetrySeafloor spreadingGeologySonarSeismologySeabedRemote sensingOceanographyLandslide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detailed seafloor morphologic images can be rendered from the seafloor pick of 3D seismic data sets and from multibeam bathymetric sonar data. These data are frequently used in geohazard and environmental assessments to characterize the seafloor, interpret the geologic environment, and calculate parameters such as slope angle. In general, the accuracy and value of these quantitative assessments improve with higher resolution. In deepwater, the coverage of depth soundings by 3D seismic and multibeam sonar technologies are at a similar scale, yet the physical principles of operation of the two systems are distinctly different. The purpose of this study is to evaluate theoretical and practical aspects of the two data types, especially with respect to vertical and horizontal resolution and precision as they pertain to deepwater geohazard assessment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Leading EdgeMême sujetGeological Modeling and AnalysisTravaux en français237 207